torch.empty

torch.empty() 是一个函数，用于创建一个未初始化的张量（tensor），并将其分配给指定的形状（shape）。该函数的用法如下：

torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

其中，`*size` 是一个可变参数，表示张量的形状；`out` 是一个可选参数，表示输出张量；`dtype` 是一个可选参数，表示张量的数据类型；`layout` 是一个可选参数，表示张量的布局；`device` 是一个可选参数，表示张量的设备；`requires_grad` 是一个可选参数，表示是否需要计算梯度。

例如，创建一个形状为 (2, 3) 的未初始化的浮点型张量，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.empty(2, 3)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[1.4013e-45, 0.0000e+00, 4.2039e-45],
        [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]])

需要注意的是，由于张量是未初始化的，因此其值是不确定的，可能包含任意的数值。通常情况下，我们需要对张量进行初始化，以确保其数值是合理的。

相关问题

torch.empty和torch.zeros的区别

torch.empty和torch.zeros都是用来创建张量的函数，但它们的功能略有不同。

torch.empty用于创建指定大小的未初始化张量，即张量中的元素值是随机的，可以是任何值，包括0。这个函数在需要创建一个张量但不需要初始化其值时非常有用，因为它比torch.zeros和torch.ones创建张量的速度更快。

torch.zeros则用于创建指定大小的张量，并将其中的所有元素初始化为0。这个函数在需要创建一个全零张量时非常有用。

因此，torch.empty和torch.zeros适用于不同的情况。如果你需要创建一个张量但不需要初始化其值，则使用torch.empty；如果你需要创建一个全零张量，则使用torch.zeros。

torch.empty()

torch.empty() 是一个 PyTorch 函数，用于创建一个指定大小的未初始化的张量（tensor）。未初始化的张量不会被清零，它们的值是未知的，可能包含任意值。该函数的语法如下：

torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，*size 是一个可变参数，用于指定张量的大小。out 是一个可选参数，用于指定输出张量。dtype 是一个可选参数，用于指定张量的数据类型。layout 是一个可选参数，用于指定张量的布局。device 是一个可选参数，用于指定张量所在的设备。requires_grad 是一个可选参数，用于指定张量是否需要计算梯度。

例如，创建一个大小为 2x3x4 的未初始化的张量可以使用以下代码：

import torch

x = torch.empty(2, 3, 4)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[[4.6439e-36, 0.0000e+00, 2.8026e-45, 0.0000e+00],
         [       nan, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
         [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]],

        [[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
         [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
         [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]]])

注意，该张量的值为未知值，可能为任意值。