在 PyTorch 中，torch.<em>tensor</em> 和 torch.<em>Tensor</em> 是两个不同的类。虽然它们的名称看起来很相似，但它们有一些区别。
首先，torch.<em>Tensor</em> 是 PyTorch 中的核心张量类，它是一个多维数组，支持高效的数学运算和自动微分。torch.<em>Tensor</em> 是一个抽象类，不能直接实例化，而是需要使用其子类来创建张量对象，比如 torch.Float<em>Tensor</em>、torch.Double<em>Tensor</em> 等。
torch.<em>tensor</em> 是一个工厂函数，用于创建新的张量对象。与 torch.<em>Tensor</em> 不同，torch.<em>tensor</em> 可以接受各种 Python 对象作为输入，包括 Python 数组、NumPy 数组、标量值等。它还可以根据需要自动推断数据类型和设备（CPU 或 GPU）。
除了这些区别之外，torch.<em>tensor</em> 和 torch.<em>Tensor</em> 在使用上没有太大的差别。例如，它们都支持广播、索引、切片、数学运算等操作。
总之，torch.<em>tensor</em> 和 torch.<em>Tensor</em> 都是 PyTorch 中非常重要的类，但它们的作用是不同的。torch.<em>Tensor</em> 是核心张量类，提供了高效的数学运算和自动微分，而 torch.<em>tensor</em> 则是一个方便的工厂函数，用于创建新的张量对象。
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