torch.as_tensor()、torch.Tensor() 、 torch.tensor() 、transforms.ToTensor()的区别

1）torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)->Tensor : 为data生成tensor，保留 autograd 历史记录并尽量避免复制（dtype和devices相同，尽量浅拷贝）。

如果data已经是tensor，且dtype和device与参数相同，则生成的tensor会和data共享内存（浅拷贝）。如果data是ndarray,且dtype对应，devices为cpu，则同样共享内存。其他情况则不共享内存。

#1)数据类型和device相同，浅拷贝，共享内存
import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3])
t = torch.as_tensor(a)
t[0] = -1
a,t

#Out[77]: (array([-1,  2,  3]), tensor([-1,  2,  3], dtype=torch.int32))

#2)数据类型相同，但是device不同，深拷贝，不再共享内存
import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3])
t = torch.as_tensor(a, device=torch.device('cuda'))
t[0] = -1
a,t

#Out[78]: (array([1, 2, 3]), tensor([-1,  2,  3], device='cuda:0', dtype=torch.int32))

#3)device相同，但数据类型不同，深拷贝，不再共享内存
import numpy
a = numpy.array([1, 2, 3])
t = torch.as_tensor(a, dtype=torch.float32)
t[0] = -1
a,t

Out[80]: (array([1, 2, 3]), tensor([-1.,  2.,  3.]))

2) torch.tensor() 是一个通过深拷贝数据，构造一个新张量的函数：

torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) →Tensor

深拷贝数据数据类型和device，with no autograd history (also known as a “leaf tensor”）。

重点是data的数据类型can be a list, tuple, NumPy ndarray, scalar, and other types，就没waring。
但data是tensor类型，使用torch.tensor(data)就会报waring：:7: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor).

#没警告：data can be a list, tuple, NumPy ndarray, scalar, and other types

#没警告：data can be a list, tuple, NumPy ndarray, scalar, and other types
import torch
import numpy
a =  numpy.array([1, 2, 3])
t = torch.tensor(a) 
b = [1,2,3]
t= torch.tensor(b)
c = (1,2,3)
t= torch.tensor(c)

#data是tensor类型，有警告 

#data是tensor类型，有警告
import torch
import numpy

d = torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3]])
t= torch.tensor(d) #能深拷贝，但会报warning，建议用t = a.clone().detach()
# detach是内存共享的，而clone()是不内存共享的。
print(d.shape,d.dtype,t.shape,t.dtype)
# torch.Size([2, 3]) torch.int64 torch.Size([2, 3]) torch.int64

 

 3）torch.Tensor() 是默认张量类型 (torch.FloatTensor()) 的别名。也就是说，torch.Tensor() 的作用实际上跟 torch.FloatTensor() 一样，都是生成一个数据类型为 32 位浮点数的张量，如果没传入数据就返回空张量，如果有列表或者 narray 的返回其对应张量。但无论传入数据本身的数据类型是什么，返回的都是 32 位浮点数的张量。

>>> torch.Tensor()
tensor([])
>>> torch.Tensor().dtype
torch.float32
>>> torch.FloatTensor()
tensor([])
>>> torch.FloatTensor().dtype
torch.float32

4)transforms.ToTensor()

ToTensor()将shape为(H, W, C)的nump.ndarray或img转为shape为(C, H, W)的tensor，其将每一个数值归一化到[0,1]，其归一化方法比较简单。

# 归一化到（0,1）之后，再数据标准化处理 (x-mean)/std，归一化到（-1,1），数据中存在大于mean和小于mean
transform2 = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(), 
    transforms.Normalize(std=(0.5,0.5,0.5),
                         mean=(0.5,0.5,0.5))])

在transforms.Compose([transforms.ToTensor()])中加入transforms.Normalize()，如上面代码所示：则其作用就是先将输入归一化到(0,1)，再使用公式"(x-mean)/std"，将每个元素分布到(-1,1)。