torch.empty_like(input) 等同于 torch.empty(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。 例子: >>> torch.empty((2,3), dtype=torch.int64) tensor([[ 9.4064e+13, 2.8000e+01, 9.3493e+13],
torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a = torch.ones((3,2)) # shape参数也可以传入tuple或list >>> a tensor([[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]) >>> torch.empty_like(a) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [...
torch.empty_like(input,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False) 功能:torch.empty_like之于torch.empty等同于torch.zeros_like之于torch.zeros,因此不再赘述。 torch.empty_strided(size,stride,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False) 功能:依size创建“空”...
3,torch.empty_like、torch.zeros_like、torch.ones_like、torch.randint_like()等 torch.empty_like(input, *, dtype=None,) -> Tensor 根据input(tensor 数据) 形状创建空、全 0 和全 1 的张量。 arr = np.arange(20).reshape(5, 4) a_tensor = torch.from_numpy(arr) b_like = torch.empty_li...
by a weight matrix W is applied to every node # Initialize the weight matrix W self.W = nn.Parameter(torch.empty(size=(in_features, self.n_hidden * n_heads))) # Initialize the attention weights a self.a = nn.Parameter(torch.empty(size=(n_heads, 2 * self.n_hidden,...
torch.zeros_like()torch.ones_like()torch.rand_like()torch.randn_like()torch.randint_like()torch.empty_like()torch.full_like() 03 Register Buffer ( nn.Module.register_buffer) 这将是我劝人们不要到处使用 .to(device) 的下一步。有时,你的模型或损失函数需要有预先设置的参数,并在调用forward时...
14、torch.empty_like() torch.empty_like(input,dtype=None,layout=None,device=None,requires_grad=False,memory_format=torch.preserve_format) 返回一个与指定张量形状相同的随机初始化张量 input:指定的张量 示例: >>>x=torch.randn(2,3)>>>torch.empty_like(x)tensor([[8.3444e-308, 1.7802e-306, 6.2...
手动输入的数据设计如下函数:tensor, zeros, zeros_like, ones, ones_like,arange,range,linspace,logspace,eye,empty,empty_like,empty_strided,full,full_like。 用户9875047 2022/07/04 2300 Python|张量创建操作[3] python 说一下zeros与zeroslike和类似函数的区别。zeros是指定输出张量的形状size,然后返回张量...
torch.empty_like(input, …)# 返回与input相同size,并被未初始化的数值填充的tensor 按照概率生成: torch.normal(mean, std, out=None, *size)#按照nean平均,标准差为std生成size的tensor torch.rand(*size, out=None, dtype=None, …)#返回[0,1]之间均匀分布的随机数值 ...
torch.empty()创建的张量是未初始化的,其值可能是任意的,取决于张量所分配的内存中的先前值。在很多情况下,这些值可能看起来像是 0,但实际上它们是未初始化的。 torch.zeros()创建的张量明确地将所有元素的值设置为 0。 (PS:虽然我也不知道元素都是空和元素都是零在实际上有什么区别,可能以后遇到了就知道了...