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· 深入淺出Pytorch函數(shù)——torch.full_like文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-465774.html
語法
torch.full(size, fill_value, *, 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?？梢允强勺償?shù)量的參數(shù)或集合，如：列表或元組。 -
fill_value：填入輸出tensor的值 -
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] 是否需要自動微分，默認(rèn)為False。
返回值
返回一個每個元素都是fill_value、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-465774.html
實(shí)例
>>> torch.full((2, 3), 3.141592)
tensor([[ 3.1416, 3.1416, 3.1416],
[ 3.1416, 3.1416, 3.1416]])
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