本文简要介绍python语言中 torch.eye
的用法。
用法:
torch.eye(n, m=None, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
out(Tensor,可选的) -输出张量。
dtype(
torch.dtype
, 可选的) -返回张量的所需数据类型。默认值:如果None
,使用全局默认值(参见torch.set_default_tensor_type()
)。layout(
torch.layout
, 可选的) -返回张量的所需布局。默认值:torch.strided
。device(
torch.device
, 可选的) -返回张量的所需设备。默认值:如果None
,使用当前设备作为默认张量类型(参见torch.set_default_tensor_type()
)。device
将是 CPU 张量类型的 CPU 和 CUDA 张量类型的当前 CUDA 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
。
一个二维张量,对角线上为 1,其他地方为 0
返回一个二维张量,其中对角线为 1,其他位置为 0。
例子:
>>> torch.eye(3) tensor([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]])
参数:
关键字参数:
返回:
返回类型:
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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.eye。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。