Python PyTorch ones_like用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.ones_like 的用法。

用法:

torch.ones_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor

参数：

input(Tensor) -input 的大小将决定输出张量的大小。

关键字参数：

• 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。

返回一个用标量值 1 填充的张量，其大小与 input 相同。 torch.ones_like(input) 等同于 torch.ones(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device) 。

警告

从 0.4 开始，此函数不支持 out 关键字。作为替代方案，旧的 torch.ones_like(input, out=output) 等效于 torch.ones(input.size(), out=output) 。

例子：

>>> input = torch.empty(2, 3)
>>> torch.ones_like(input)
tensor([[ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.]])