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。

相关问题

torch.empty()初始化二维张量

当你使用 `torch.empty()` 初始化二维张量时，你需要指定该张量的行数和列数，可以使用以下代码：

import torch

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

输出结果如下：

tensor([[1.0378e-38, 9.0919e-39, 1.0653e-38, 9.0919e-39],
        [1.0561e-38, 9.1837e-39, 1.0653e-38, 4.1327e-39],
        [1.0653e-38, 4.2246e-39, 1.0469e-38, 9.0919e-39]])

这里创建了一个 $3\times4$ 的未初始化的张量，可以看到输出结果中每个元素的值都是随机的。

如果你想要初始化二维张量的值为 0，可以使用 `torch.zeros()` 函数，代码如下：

import torch

x = torch.zeros(3, 4)
print(x)

输出结果如下：

tensor([[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]])

这里创建了一个 $3\times4$ 的全零张量。

除了 `torch.empty()` 和 `torch.zeros()`，还有一些其他的初始化函数，例如 `torch.ones()` 和 `torch.rand()`。你可以根据需要选择合适的函数进行初始化。

t1 = torch.empty(2) t2 = torch.zeros(2, 2) t3 = torch.ones(2, 2, 2) t4 = torch.full((2, 2, 2, 2), 3.) 作用

这四个语句都是用 PyTorch 创建张量（tensor）的方法。具体作用如下：

1. `t1 = torch.empty(2)`：创建一个形状为 (2,) 的未初始化张量，即张量的值是随机的。
2. `t2 = torch.zeros(2, 2)`：创建一个形状为 (2, 2) 的张量，所有元素的值都为 0。
3. `t3 = torch.ones(2, 2, 2)`：创建一个形状为 (2, 2, 2) 的张量，所有元素的值都为 1。
4. `t4 = torch.full((2, 2, 2, 2), 3.)`：创建一个形状为 (2, 2, 2, 2) 的张量，所有元素的值都为 3.0。

这些张量可以用于构建神经网络模型的输入、输出以及中间层的数据。