torch::full如何使用
时间: 2024-05-14 08:16:55 浏览: 12
torch::full 是 PyTorch C++ API 中的一个函数,用于创建一个指定形状且所有元素值都相同的张量。
使用时,需要提供以下参数:
- 输入张量的形状(可以是向量、矩阵、高维张量等)
- 常量的值(可以是任意数据类型)
- 张量的数据类型
示例代码如下:
```
#include <torch/torch.h>
#include <iostream>
int main() {
auto a = torch::full({2, 3}, 1.0, torch::kFloat);
std::cout << "a = " << a << std::endl;
auto b = torch::full({1, 4}, 2, torch::kLong);
std::cout << "b = " << b << std::endl;
return 0;
}
```
上述代码中,我们使用 torch::full 创建了两个张量 a 和 b,它们的形状分别是 {2,3} 和 {1,4},元素值都是固定的。
注意:torch::full 的第二个参数可以接收任何支持自动类型推导的数据类型,例如 int、float、bool 等。如果需要手动指定数据类型,需要使用 torch::kXXX 枚举类型。
相关问题
torch.full
torch.full函数是PyTorch中的一个函数,用于创建一个形状为size的张量,其中每个元素都是fill_value。它的语法如下:
torch.full(size, fill_value, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor \[1\]
其中,size是一个整数序列,用于定义输出张量的形状。fill_value是要填入输出张量的值。out是一个可选的张量参数,用于指定输出张量。dtype是一个可选的数据类型参数,用于指定返回张量的数据类型。layout是一个可选的内存布局参数,默认为torch.strided。device是一个可选的计算设备参数,用于指定返回张量的计算设备。requires_grad是一个可选的自动微分参数,默认为False。
下面是一个使用torch.full函数的示例:
torch.full((2, 3), 3.141592)
返回一个形状为(2, 3)、每个元素都是3.141592的张量:
tensor(\[\[ 3.1416, 3.1416, 3.1416\], \[ 3.1416, 3.1416, 3.1416\]\]) \[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深入浅出Pytorch函数——torch.full](https://blog.csdn.net/hy592070616/article/details/129535893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.full_like
torch.full_like函数是PyTorch中的一个函数,用于创建一个和指定张量具有相同形状的张量,并且填充指定的值。
具体而言,torch.full_like函数的语法如下:
```
torch.full_like(input, fill_value, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor
```
参数说明:
- input:输入的张量,用于确定新张量的形状。
- fill_value:要填充的值。
- dtype(可选):新张量的数据类型,默认与输入张量相同。
- layout(可选):新张量的布局,默认与输入张量相同。
- device(可选):新张量的设备,默认与输入张量相同。
- requires_grad(可选):指定是否对新张量进行梯度计算,默认为False。
该函数会返回一个新的张量,其形状与输入张量相同,并且所有元素均被填充为指定的值。以下示例展示了如何使用torch.full_like函数:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
fill_value = 5
y = torch.full_like(x, fill_value)
print(y)
```
输出结果为:
```
tensor([[5, 5],
[5, 5]])
```
在上面的示例中,我们创建了一个形状为(2, 2)的输入张量x,并指定要填充的值为5。然后使用torch.full_like函数创建了一个与x形状相同的新张量y,并且所有元素被填充为5。最后打印出y的值为[[5, 5], [5, 5]]。
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