本文简要介绍python语言中 torch.empty_like
的用法。
用法:
torch.empty_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor
input(Tensor) -
input
的大小将决定输出张量的大小。dtype(
torch.dtype
, 可选的) -返回张量的所需数据类型。默认值:如果None
,则默认为input
的数据类型。layout(
torch.layout
, 可选的) -返回张量的所需布局。默认值:如果None
,则默认为input
的布局。device(
torch.device
, 可选的) -返回张量的所需设备。默认值:如果None
,则默认为input
的设备。requires_grad(bool,可选的) -如果 autograd 应该在返回的张量上记录操作。默认值:
False
。memory_format(
torch.memory_format
, 可选的) -返回的张量所需的内存格式。默认值:torch.preserve_format
。
返回与
input
大小相同的未初始化张量。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], [ 7.5751e+18, 7.1428e+18, 7.5955e+18]])
参数:
关键字参数:
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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.empty_like。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。