numpy.zeros_like

numpy.zeros_like函数是用于创建一个与给定数组具有相同形状（shape）和数据类型（dtype）的全零数组。它的语法如下：

numpy.zeros_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True)

其中，arr是输入的数组对象，dtype是可选参数，指定所创建数组的数据类型，默认为None，order是可选参数，指定数组元素在内存中的存储顺序，默认为'K'，subok是可选参数，指定返回的数组是否与输入数组具有相同的子类类型，默认为True。

例如，我们可以使用以下代码创建一个与给定数组arr具有相同形状和数据类型的全零数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
zeros = np.zeros_like(arr)

print(zeros)

输出结果为：

[[0 0 0]
 [0 0 0]]

这样我们就创建了一个与arr形状相同的全零数组。

相关问题

numpy.zeros_like和numpy.zeros的区别

numpy.zeros_like和numpy.zeros都用于创建指定形状和类型的数组，并将其所有元素设置为0。不同之处在于，numpy.zeros_like需要传入一个现有的数组作为参数，它将创建一个与该数组具有相同形状和类型的新数组。而numpy.zeros则直接传入形状和数据类型参数来创建一个新数组。

pt_x_bc_var = Variable(torch.from_numpy(x_bc_var).float(), requires_grad=False) pt_x_in_pos_one = Variable(torch.from_numpy(x_in_pos_one).float(), requires_grad=False) pt_x_in_zeros = Variable(torch.from_numpy(x_in_zeros).float(), requires_grad=False) pt_t_in_var = Variable(torch.from_numpy(t_in_var).float(), requires_grad=False) pt_u_in_zeros = Variable(torch.from_numpy(u_in_zeros).float(), requires_grad=False) # 求边界条件的损失 net_bc_right = net(torch.cat([pt_x_in_zeros, pt_t_in_var], 1)) # u(0,t)的输出 mse_u_2 = mse_cost_function(net_bc_right, pt_u_in_zeros) # e = 0-u(0,t) 公式（2） net_bc_left = net(torch.cat([pt_x_in_pos_one, pt_t_in_var], 1)) # u(1,t)的输出 mse_u_3 = mse_cost_function(net_bc_left, pt_u_in_zeros) x_0 = torch.cat([pt_x_in_zeros, pt_t_in_var], 1) x_1 = torch.cat([pt_x_in_pos_one, pt_t_in_var], 1) pt_x_0 = x_0.detach().requires_grad_(True) pt_x_1 = x_1.detach().requires_grad_(True) net_bc_right.requires_grad_(True) net_bc_left.requires_grad_(True) u_x_0 = torch.autograd.grad(net_bc_right, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_right), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_x_1 = torch.autograd.grad(net_bc_left, pt_x_1, grad_outputs=torch.ones_like(net_bc_left), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_xx_0 = torch.autograd.grad(u_x_0, pt_x_0, grad_outputs=torch.ones_like(u_x_0), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1) u_xx_1 = torch.autograd.grad(u_x_1, pt_x_1, grad_outputs=torch.ones_like(u_x_1), create_graph=True, allow_unused=True)[0][:, 0].unsqueeze(-1)这串代码有什么问题吗？该怎么解决

这段代码没有明显的语法问题，但是有可能会导致梯度计算的错误，因为在计算 u_x_0, u_x_1, u_xx_0, u_xx_1 的时候，使用了 detach() 方法，这会使得计算图中的某些节点与原来的计算图断开，从而导致梯度无法传递到这些节点，进而影响到 u 的梯度计算。为了解决这个问题，可以使用 retain_graph=True 参数来保留计算图，或者在计算 u_x_0, u_x_1, u_xx_0, u_xx_1 的时候不使用 detach() 方法。