1)a:array_like 2)dtype:覆盖结果的数据类型(可选填) 3)order:覆盖结果的内存布局 4)subok:布尔类型(可选填) 5)shape:整数或整数序列(可选填) 返回值:ndarray 三、简单代码 四、总结 一、前言 我们在了解zeros_like函数之前,想先带大家了解一下zeros函数。 1、zeros()函数 如果已经熟练使用zeros函数的同学...
步骤1: 导入必要的库 首先,我们需要导入 numpy 库,因为我们将使用其中的函数来创建全零数组。使用以下代码导入 numpy: AI检测代码解析 importnumpyasnp 1. 步骤2: 定义 “zeros_like” 函数 接下来,我们需要定义一个函数叫做 “zeros_like”,该函数将接受一个输入数组,并返回一个与输入数组相同形状的全零数组。
7.2 numpy.zeros 7.2.1 实例 numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C') 7.2.2 参数说明 7.3 numpy.zeros_like 7.3.1 实例 numpy.zeros_like(a, dtype = None, order = 'K', subok=Ture) 7.3.2 参数说明 7.4 numpy.asarray 7.4.1 实例 numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)...
import numpy as np a = np.zeros_like([1,1,1,1]) print(a)输出结果为:[0,0,0,0] np.zeros_like就是输出()中形状相同的列表,不同的是其中的元素都为0.
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zeros_like方法的使用。 原文地址:Python numpy.zeros_like函数方法的使用...
Pythonnumpy.zeros_like函数方法的使用 Pythonnumpy.zeros_like函数⽅法的使⽤ 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zeros...
一般来说对于给出的数组a,要制作与a同型的零数组,应该是先获得数组a的size,然后用zeros函数来生成一个零数组。Python提供了zeros_lik函数,用来制作与数组a同维度的零数组。比前面说的方法要更简单。要注意的是生成的新数组不但与数组a具有相同的大小维度,而且数组的类型也相同。比如本程序中的数组b与数组a都是...
Python torch.zeros_like实例讲解 posted @2023-08-22 11:16gbc阅读(27) 评论(0)收藏举报
二、生成模型损失函数概述 既然存在生成内容与原有数据之间存在差距,那么有应该有度量二者差距的标量,损失函数就是度量两者直接的差距。总体来说有损失函数主要承担四个功能: 引导模型训练方向:损失函数的值告诉了优化算法应该如何更新模型的参数,以使模型的预测结果更接近实际数据。
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(): ...