torch.zeros#

torch.zeros(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor#

返回一个由标量值 0 填充的张量，其形状由可变参数 size 定义。

参数

size (int...) – 定义输出张量形状的整数序列。可以是可变数量的参数，也可以是列表或元组之类的集合。

关键字参数

out (Tensor, optional) – 输出张量。
dtype (torch.dtype, optional) – 返回张量的期望数据类型。默认值：如果 None，则使用全局默认值（参见 torch.set_default_dtype()）。
layout (torch.layout, 可选) – 返回张量的所需布局。默认：torch.strided。
device (torch.device, 可选) – 返回张量的所需设备。默认：如果为 None，则使用当前设备作为默认张量类型（参见 torch.set_default_device()）。对于 CPU 张量类型，device 将是 CPU；对于 CUDA 张量类型，device 将是当前的 CUDA 设备。
requires_grad (bool, optional) – 如果 autograd 应记录在返回的张量上的操作。默认值：False。

示例

>>> torch.zeros(2, 3)
tensor([[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]])

>>> torch.zeros(5)
tensor([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

文档