torch.ones#

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

返回一个填充了标量值 1 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, 可选) – 返回张量所需的数据类型。默认值：如果为 None，则使用全局默认值（请参阅 torch.set_default_dtype()）。
layout (torch.layout, 可选) – 返回张量的所需布局。默认值：torch.strided。
device (torch.device, 可选) – 返回张量的预期设备。默认值：如果为 None，则使用默认张量类型的当前设备（参见 torch.set_default_device()）。对于 CPU 张量类型，device 将是 CPU；对于 CUDA 张量类型，将是当前的 CUDA 设备。
requires_grad (bool, 可选) – 如果 autograd 应该记录返回张量上的操作。默认值：False。

示例

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

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

文档