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深入淺出Pytorch函數(shù)——torch.ones

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語法
torch.ones(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
參數(shù)
  • size:大小,定義輸出張量形狀的整數(shù)序列。可以是可變數(shù)量的參數(shù)或集合,如:列表或元組。
  • out:[可選,Tensor] 輸出張量
  • dtype:[可選,torch.dtype] 返回張量的所需數(shù)據(jù)類型。如果為None,則使用全局默認(rèn)值(參考torch.set_default_tensor_type())。
  • layout:[可選,torch.layout] 返回張量的期望內(nèi)存布局形式,默認(rèn)為torch.strided
  • device:返回張量的期望計(jì)算設(shè)備。如果為None,使用當(dāng)前的設(shè)備(參考torch.set_default_tensor_type()),設(shè)備將CPU用于CPU張量類型,將CUDA設(shè)備用于CUDA張量類型。
  • requires_grad:[可選,bool] 是否需要自動(dòng)微分,默認(rèn)為False。
返回值

返回一個(gè)每個(gè)元素都是1、形狀為size、數(shù)據(jù)類型為dtype的Tensor。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-425599.html

實(shí)例
>>> torch.ones(2, 3)
tensor([[ 1.,  1.,  1.],
        [ 1.,  1.,  1.]])

>>> torch.ones(5)
tensor([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

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