torch.zeros_like#
- torch.zeros_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) Tensor#
返回一个用标量值 0 填充的张量,其大小与
input相同。torch.zeros_like(input)等同于torch.zeros(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。警告
从 0.4 版本开始,此函数不支持
out关键字。作为替代,旧的torch.zeros_like(input, out=output)等同于torch.zeros(input.size(), out=output)。- 参数
input (Tensor) –
input的大小将决定输出张量的大小。- 关键字参数
dtype (
torch.dtype, optional) – 返回的 Tensor 的所需数据类型。默认值:如果None,则默认为input的 dtype。layout (
torch.layout, optional) – 返回的张量的所需布局。默认值:如果None,则默认为input的布局。device (
torch.device, optional) – 返回的张量的所需设备。默认值:如果None,则默认为input的设备。requires_grad (bool, optional) – 如果 autograd 应记录在返回的张量上的操作。默认值:
False。memory_format (
torch.memory_format, optional) – 返回的 Tensor 的所需内存格式。默认值:torch.preserve_format。
示例
>>> input = torch.empty(2, 3) >>> torch.zeros_like(input) tensor([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])