TensorFlow中与torch.full相同的函数

在 TensorFlow 中，与 PyTorch 中的 `torch.full` 函数相同的函数是 `tf.fill`。该函数的语法如下：

tf.fill(dims, value, name=None)

其中，`dims` 表示输出张量的维度，`value` 表示输出张量的填充值，`name` 表示操作的名称。例如，要创建一个形状为 (2, 3)、填充值为 0 的张量，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

x = tf.fill(dims=(2, 3), value=0)
print(x)

输出：

tf.Tensor(
[[0 0 0]
 [0 0 0]], shape=(2, 3), dtype=int32)

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TensorFlow中与torch.where相同的函数

TensorFlow中与torch.where函数相同的函数是tf.where。tf.where函数的用法与torch.where类似，可以根据条件选择输出张量中的元素。具体用法如下：

import tensorflow as tf

# 定义输入张量
a = tf.constant([1, 2, 3, 4])
b = tf.constant([10, 20, 30, 40])
condition = tf.constant([True, False, False, True])

# 根据条件选择输出张量中的元素
result = tf.where(condition, a, b)

# 打印结果
print(result.numpy()) # 输出 [1 20 30 4]

在上面的例子中，通过tf.where函数，根据条件condition选择输出张量result中的元素，如果condition中的元素为True，则输出张量result中对应位置的元素为a中对应位置的元素，否则为b中对应位置的元素。

TensorFlow中与torch.ge相同的函数

在TensorFlow中，与torch.ge（逐元素比较是否大于或等于）相同的函数是tf.greater_equal。该函数的语法如下：

tf.greater_equal(x, y, name=None)

其中，x和y是两个张量，函数返回一个bool类型的张量，表示x中的每个元素是否大于或等于y中对应的元素。如果x和y的形状不同，它们会被广播以匹配。如果name参数提供，操作的名称将是“name”。例如：

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.constant([2, 1, 3])

result = tf.greater_equal(a, b)

print(result)

输出：

tf.Tensor([False  True  True], shape=(3,), dtype=bool)