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如题所示，我从若干年前使用pytorch开始，就发现它同时有torch.tensor()与torch.Tensor()两个方法，都可以创建新tensor，然而我并不清楚二者有何区别，只知道torch.tensor()用法常见些。今天又遇上这个问题，势必要把他搞清楚！

太长不看版

下面的长篇大论确实有点烦，在这里用简单几句话说一下二者的区别吧：

torch.tensor()，以及我们常见的torch.zeros(), torch.empty()等，都是pytorch专门实现的一种所谓“工厂函数”的东西，它实际上封装了多个过程：

1. 对象（tensor）创建过程
2. 给创建出的tensor赋值，赋值时会参考你传入的数据dtype，将你的tensor转成特定的类型，如torch.long/torch.double（奶奶的，torch的api改的挺频繁，我说咋找不到当年的torch.LongTensor/torch.DoubleTensor了........）
3. 根据你给出的device信息，完成tensor的设备操作

正文开始

在编程中，**工厂函数（Factory Function）**是一种设计模式，它通过一个函数来创建并返回对象，而无需直接调用类的构造函数。这种模式的核心目的是__封装对象的创建过程__，提供更灵活、更安全的对象生成方式。

PyTorch 中的工厂函数

在 PyTorch 的上下文中，工厂函数特指那些**直接生成张量（Tensor）**的函数。这些函数封装了张量的内存分配和初始化逻辑，用户无需手动处理底层细节（如内存布局、设备分配等）。

常见 PyTorch 工厂函数

函数	作用	示例
`torch.zeros()`	创建全零张量	`torch.zeros(3,3)`
`torch.ones()`	创建全一张量	`torch.ones(2,2)`
`torch.rand()`	创建均匀分布（`[0,1)`）的随机张量	`torch.rand(4)`
`torch.randn()`	创建标准正态分布（`N(0,1)`）张量	`torch.randn(5,5)`
`torch.empty()`	创建未初始化张量（内容随机）	`torch.empty(10)`
`torch.tensor()`	从数据（如列表）直接创建张量	`torch.tensor([1,2,3])`
`torch.arange()`	创建等差序列张量	`torch.arange(0, 5, step=1)`

工厂函数 vs 直接构造函数

PyTorch 张量的底层构造函数是 torch.Tensor()，但直接使用它可能不够灵活。工厂函数是对构造函数的增强封装，提供了更人性化的接口。

对比示例

# 方式1: 使用构造函数（不推荐）
x = torch.Tensor(3, 3)  # 创建一个 3x3 张量，内容未初始化（可能是任意值）# 方式2: 使用工厂函数（推荐）
y = torch.zeros(3, 3)   # 明确生成全零张量
z = torch.rand(3, 3)    # 明确生成随机张量

工厂函数的优势

语义清晰：
- torch.rand(3,3) 直接表明生成的是均匀分布的随机张量。
- 构造函数 torch.Tensor(3,3) 仅创建未初始化的张量，行为不明确。

隐式类型推断：

工厂函数自动推断数据类型（如 float32）：

a = torch.tensor([1, 2, 3])          # 自动推断为 int64
b = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])    # 自动推断为 float32

构造函数可能需要手动指定类型：

c = torch.Tensor([1, 2, 3])          # 强制转换为 float32

设备一致性：
- 工厂函数通过 device 参数统一控制张量位置（CPU/GPU）：
```
d = torch.rand(3, 3, device="cuda")  # 直接在 GPU 上生成张量
```

参数灵活性：

支持动态参数（如形状、分布参数）：

shape = (2, 2)
e = torch.normal(mean=0, std=1, size=shape)  # 灵活生成正态分布张量

工厂函数的设计哲学

封装复杂性：
- 隐藏张量底层的内存分配、类型转换、设备分配等细节。
- 例如：torch.randn() 内部需要调用随机数生成器和内存分配器。
提供安全保证：
- 避免用户直接操作未初始化内存（如 torch.empty() 的随机内容可能引发意外行为）。
接口统一性：
- 所有工厂函数遵循一致的命名规则（如 torch.xxx()），降低学习成本。

工厂函数的底层实现

以 torch.zeros() 为例，其伪代码逻辑大致如下：

def zeros(*size, dtype=None, device=None):# 1. 分配内存tensor = torch.Tensor.__new__(Tensor)  # 调用底层构造函数tensor.resize_(*size)# 2. 初始化数据tensor.fill_(0)# 3. 处理类型和设备if dtype is not None:tensor = tensor.to(dtype)if device is not None:tensor = tensor.to(device)return tensor

何时使用工厂函数？

默认选择：绝大多数情况下应优先使用工厂函数，因为它们更安全、更直观。
例外场景：
- 需要完全控制内存分配时（如预分配缓冲区），可使用 torch.empty() + 原地操作（如 normal_()）。
- 需要兼容旧代码或特殊数据类型时，可能需要直接调用构造函数。

总结

PyTorch 的工厂函数是用户友好的张量生成接口，它们：

封装底层复杂性，提供简洁的语义（如 zeros、randn）。
确保数据安全和类型正确性。
统一管理设备（CPU/GPU）和数据类型的隐式逻辑。

这种设计让开发者能更专注于算法逻辑，而非底层内存管理细节。