torch.zeros

torch.zeros() 是 PyTorch 中的一个函数，用于创建指定大小的全零张量。它有一个参数 size，表示所创建张量的大小。例如，torch.zeros(3, 4) 将创建一个大小为 3x4 的全零张量。此外，torch.zeros() 还可以接受一个 dtype 参数，指定所创建张量的数据类型。例如，torch.zeros(3, 4, dtype=torch.int) 将创建一个大小为 3x4、数据类型为整数的全零张量。默认情况下，所创建张量的数据类型为浮点数。

相关问题

torch.zeros函数

`torch.zeros()`函数是PyTorch中的一个函数，用于创建一个指定大小的全零张量（tensor）。该函数的语法如下：

torch.zeros(*sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 

其中，`*sizes`表示张量的大小，可以是一个整数，也可以是一个元组或列表。`out`参数是一个可选的输出张量，`dtype`参数指定输出张量的数据类型，`layout`参数指定张量的布局，`device`参数指定张量所在的设备，`requires_grad`参数指定是否需要计算梯度。

以下是一个创建大小为(2,3)的全零张量的例子：

import torch

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

输出结果为：

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

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。