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Python PyTorch eye用法及代码示例


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

参数

  • n(int) -行数

  • m(int,可选的) -默认为n的列数

关键字参数

  • 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

返回

一个二维张量,对角线上为 1,其他地方为 0

返回类型

Tensor

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.]])

相关用法


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。