torch.zeros(num)
时间: 2024-06-13 15:07:08 浏览: 16
`torch.zeros(num)`是一个PyTorch函数,用于创建一个形状为`num`的张量,其中所有元素的值都为0。如果`num`是一个整数,则创建一个一维张量,如果`num`是一个元组或列表,则创建一个多维张量。
以下是几个示例:
1. 创建一个一维张量:
```python
import torch
zeros_tensor = torch.zeros(5)
print(zeros_tensor)
# 输出:tensor([0., 0., 0., 0., 0.])
```
2. 创建一个二维张量:
```python
import torch
zeros_tensor = torch.zeros((2, 3))
print(zeros_tensor)
# 输出:tensor([[0., 0., 0.],
# [0., 0., 0.]])
```
3. 创建一个三维张量:
```python
import torch
zeros_tensor = torch.zeros((2, 3, 4))
print(zeros_tensor)
# 输出:tensor([[[0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0.]],
#
# [[0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0.]]])
```
相关问题
virtual_node_feat = torch.cat((torch.zeros(num_virtual_nodes, 74), torch.ones(num_virtual_nodes, 1)), 1)是什么意思
这段代码是在使用 PyTorch 框架中创建一个包含虚拟节点特征的张量。其中,torch.zeros(num_virtual_nodes, 74) 创建了一个大小为 num_virtual_nodes x 74 的全零张量,torch.ones(num_virtual_nodes, 1) 创建了一个大小为 num_virtual_nodes x 1 的全一张量。torch.cat((torch.zeros(num_virtual_nodes, 74), torch.ones(num_virtual_nodes, 1)), 1) 将这两个张量按列拼接起来,得到一个大小为 num_virtual_nodes x 75 的张量,其中前 74 列为全零,最后一列为全一。
h_forward = torch.zeros(self.num_layers,self.hidden_size) TypeError: zeros() received an invalid combination of arguments - got (bool, int), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)
这个错误提示表明在调用`torch.zeros()`函数时,参数传递有误。具体地说,传递给函数的参数的类型不符合函数的预期类型。
根据错误信息,`torch.zeros()`函数期望的参数类型应该是一个整数元组,或者是包含一系列参数的命名参数。但是实际传递的参数是两个整数值`self.num_layers`和`self.hidden_size`,这不符合函数的预期类型。
为了解决这个问题,您需要将函数调用中的参数改为整数元组或者使用命名参数。例如:
```python
h_forward = torch.zeros((self.num_layers, self.hidden_size))
```
或者:
```python
h_forward = torch.zeros(size=(self.num_layers, self.hidden_size))
```
在这些例子中,我们将`torch.zeros()`函数的参数改为整数元组或者使用命名参数,以便符合函数的预期类型。
需要注意的是,`torch.zeros()`函数还有其他参数,例如`dtype`、`layout`、`device`、`requires_grad`等,如果需要使用这些参数,您可以使用命名参数的方式传递它们。例如:
```python
h_forward = torch.zeros(size=(self.num_layers, self.hidden_size), dtype=torch.float32, device='cuda')
```
这个例子中,我们使用了命名参数`dtype`和`device`,用于指定创建的张量的数据类型和所在的设备(例如,使用GPU)。
总之,为了避免这个错误,确保将`torch.zeros()`函数的参数传递为一个整数元组或者使用命名参数,并且参数的类型符合函数的预期类型。
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