torch.zeros_like() PyTorch 中的torch.zeros_like()函数创建一个与q_eval张量具有相同形状的全零张量q_target。 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...
而在torch库中,我们可以使用“torch.zeros_like”函数来创建一个与输入数据大小相同,但所有元素均为零的数组。这个函数在深度学习中有着广泛的应用,例如在训练神经网络时,我们可以使用“torch.zeros_like”来创建一个与训练数据大小相同的初始化数组,以便对数据进行初始化。 二、使用方法 使用“torch.zeros_like”函...
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...
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.], [0.], [0.], [0.], [0.]]) ...
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。 torch.ones_like 根据给定张量,生成与其形状相同的全1张量 torch.detach() 用于将当前的tensor从计算图中取出 assert() Python assert(断言)用于判断一个表达式,在表达式条件为 false 的时候触发异常。
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 torcha = torch.rand(5,1)print(a)n=torch.zeros_like(a)print('n=',n)tensor([[0.9653], [0.5581], ...
(2)torch.zeros_like():依input形状创建全0张量 input:创建与input形状相同的全0张量 dtype:数据类型 layout:内存中布局形式 (3)torch.ones() (4)torch.ones_like() (5)torch.full() (6)torch.full_like() 依input形状创建全(数值几就是全几)张量 ...
z = torch.zeros_like(y) print(id(z)) z[:] = x + y print(id(z))'''#numpy和torch共享底层内存,所以他们之间转化起来很容易 import numpy as np a = np.array([1, 2]) b = torch.tensor(a) print(type(a)) print(type(b)) #将大小...
Python torch.zeros_like实例讲解 posted @2023-08-22 11:16gbc阅读(22) 评论(0)编辑收藏举报