torch.as_tensor( )函数的用法

torch.as_tensor()函数 是 PyTorch 中的一个函数，用于将输入数据转换为张量（tensor）

它可以接受多种不同的输入类型，并返回一个新的张量对象

用法：

torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None)

参数说明：

• data: 输入的数据，可以是Python列表、NumPy数组、Python标量或其他张量对象
• dtype (可选): 指定输出张量的数据类型， 如果未指定，则会尝试根据输入数据自动推断数据类型
• device (可选): 指定输出张量所在的设备，如果未指定，则默认使用当前默认设备

示例：

import torch
import numpy as np

# 使用Python列表创建张量
data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
tensor_from_list = torch.as_tensor(data_list)
print(tensor_from_list)

# 使用NumPy数组创建张量
data_np = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor_from_np = torch.as_tensor(data_np)
print(tensor_from_np)

# 使用Python标量创建张量
scalar = 3.14
tensor_from_scalar = torch.as_tensor(scalar)
print(tensor_from_scalar)

输出结果：

tensor([1, 2, 3, 4, 5])
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
tensor(3.1400)

通过 torch.as_tensor()函数 ，可以方便地将不同类型的数据转换为张量，并在PyTorch中进行进一步的操作和计算