torch.full#

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

创建一个大小为 size，并填充 fill_value 的张量。张量的 dtype 将从 fill_value 推断。

参数

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.full((2, 3), 3.141592)
tensor([[ 3.1416,  3.1416,  3.1416],
        [ 3.1416,  3.1416,  3.1416]])

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