具体来说,torch.zeros_like(input) 函数会返回一个与输入张量 input 具有相同形状(大小和维度)的全零张量。这意味着 q_target 张量将与 q_eval 张量具有相同的形状,但所有的元素值都为零。 下面是一个示例来说明 torch.zeros_like() 的用法: import torch # 创建一个大小为 (2, 3) 的张量 q_eval
在PyTorch中,zeros_like()函数用于创建一个与输入张量具有相同数据类型和形状的零张量。这一功能在某些情况下非常有用,例如当您需要一个与输入数据类型相同但形状不同的张量时。本文将对zeros_like()函数进行简要解读和分析。 一、使用场景 与输入数据类型相同但形状不同 在某些情况下,您可能需要一个与输入数据...
使用torch.zeros_like函数非常简单。只需使用以下代码即可创建一个与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量: importtorch# 创建一个与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量t=torch.zeros_like(input) 在上面的代码中,我们创建了一个名为t的新张量,并将其设置为与输入张量相同大小但所有元素均为零的张量。 tor...
与输入数据大小相同:使用“torch.zeros_like”创建的数组与输入数据的大小相同。 所有元素均为零:使用“torch.zeros_like”创建的数组所有元素均为零。 创建简单:使用“torch.zeros_like”创建一个数组非常简单,只需要在函数名前加上“torch.”即可。 功能强大:虽然“torch.zeros_like”看起来很简单,但它的功能却...
在PyTorch框架中，torch.zeros_like()函数用于创建一个与指定张量具有相同形状的全零张量。此函数接收一个张量作为参数，返回一个与输入张量相同形状和维度的全零张量。例如，若创建一个名为q_eval的张量，其形状为(2, 3)，通过调用torch.zeros_like(q_eval)，可以生成一个新的张量q_target，该张量...
torch.zeros_like:生成和括号内变量维度维度一致的全是零的内容。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch a = torch.rand(5,1) print(a) n=torch.zeros_like(a) print('n=',n) tensor([[0.9653], [0.5581], [0.1648], [0.3715], [0.2194]]) n= tensor([[0.], [0...
torch.zeros_like torch.zeros_like:生成和括号内变量维度维度一致的全是零的内容。 import torch a = torch.rand(5,1) print(a) n=torch.zeros_like(a) print('n=',n) tensor([[0.9653], [0.5581], [0.1648], [0.3715], [0.2194]]) n= tensor([[0.],...
使用torch.zeros_like：如果你已经有一个大小和类型都适合的张量，使用torch.zeros_like可以更快地创建一...
Python torch.zeros_like实例讲解 Python torch.zeros_like实例讲解 - 码农教程 (manongjc.com)
torch.zeros_like( input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) # input:创建与input形状一致的全0张量 # dtype: 数据类型 # layout:内存中的布局形式 # 3 创建全1张量 torch.ones( *size, out=None, dtype=None, latout=torch.strided, ...