本文简要介绍 python 语言中 numpy.ones_like 的用法。 用法: numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)返回与给定数组具有相同形状和类型的数组。参数: a: array_like a 的形状和数据类型定义了返回数组的这些相同属性。 dtype: 数据类型,可选 覆盖结果的数据类型。 order: {...
torch.ones_like(input) 等同于 torch.ones(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。警告 从0.4 开始,此函数不支持 out 关键字。作为替代方案,旧的 torch.ones_like(input, out=output) 等效于 torch.ones(input.size(), out=output)。例子:...
然后使用numpy.ones_like函数创建一个与y形状和数据类型都相同的全1数组。 importnumpyasnp# 创建浮点数数组y = np.arange(3, dtype=float)print("Original y array:")print(y)# 使用 numpy.ones_like 创建全1数组ones_like_y = np.ones_like(y)print("Array of ones like y:")print(ones_like_y)...
原文地址:Python numpy.ones_like函数方法的使用
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Python numpy.ones_like函数方法的使用,NumPy(NumericalPython的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中ones_like方法的使用。 原文地址:Python numpy.ones_like函数方法的使用 ...
np.zeros_like(x)生成的array= [[0 0 0] [0 0 0]] np.zeros_like(y)生成的array= [ 0. 0. 0.] 6、ones(shape[, dtype, order]) 依据给定形状和类型(shape[, dtype, order])返回一个新的元素全部为1的数组。相应用法同5.zeros print('\nnp.ones(4)生成的array=\n{}'.format(np.ones(4...
expand_as(output) else: output_bias = torch.zeros_like(output) with torch.no_grad(): output_mask = self.mask_conv(mask) mask_sum = output_mask output = (output - output_bias) / mask_sum + output_bias new_mask = torch.ones_like(output) return output, new_mask ...
np.ones_like(a) : 按数组a的形状生成全1的数组 np.zeros_like(a): 同理 np.full_like (a, val) : 同理 np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 np.linspace(1,10,4, endpoint = False):endpoint 表示10是否作为生成的元素 np.concatenate(): ...