torch.ones和torch.full

引用介绍了一些torch库中的函数，包括torch.ones()、torch.ones_like()、torch.full()、torch.full_like()、torch.arange()、torch.range()和torch.linspace()等。其中，torch.ones()函数创建一个指定形状的张量，并将全部元素初始化为1；而torch.full()函数创建一个指定形状的张量，并将全部元素初始化为指定的值。
引用给出了一个使用torch.full()函数的例子，该例子创建了一个形状为(3,3)的张量，并将所有元素初始化为10。
根据引用的运行结果呢，torch.full((3,3),10)的输出结果是一个形状为(3,3)的张量，其中的所有元素都是10。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch张量创建与操作](https://download.csdn.net/download/weixin_38631049/14884241)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch | torch.full()使用方法 | torch.full()如何使用？ torch.full()例子说明 | 通过torch.full创建全...](https://blog.csdn.net/Sophia_11/article/details/112648136)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]