衡水网站建设选哪家,贸易公司logo图片,delphi+WordPress,百度网盘电话人工服务pytorch小记#xff08;九#xff09;#xff1a;pytorch中创建指定形状的张量: torch.empty 详细解释1. 基本功能2. 语法3. 示例代码示例 1#xff1a;创建一个 5 的未初始化张量示例 2#xff1a;创建一个 23 的未初始化张量示例 3#xff1a;指定数据类型和设备 4. 注… pytorch小记九pytorch中创建指定形状的张量: torch.empty 详细解释1. 基本功能2. 语法3. 示例代码示例 1创建一个 5 的未初始化张量示例 2创建一个 2×3 的未初始化张量示例 3指定数据类型和设备 4. 注意事项 torch.empty 是 PyTorch 中的一个函数用于创建一个指定形状的张量但不会对张量中的数据进行初始化。这意味着生成的张量包含内存中随机的“垃圾数据”它们的值是不确定的。 详细解释
1. 基本功能 未初始化内存 torch.empty 分配内存空间给张量但不会对空间中的每个元素进行赋值初始化。结果是张量中的数据可能是内存中之前残留的随机值因此其值是不可预测的。 用途 当你需要一个张量来存放后续计算的结果时可以使用 torch.empty 以节省初始化的时间开销。如果你马上会用新的数据覆盖这些值使用 torch.empty 是一种高效的方法。
2. 语法
torch.empty(*size, *, outNone, dtypeNone, layouttorch.strided, deviceNone, requires_gradFalse)size张量的形状可以是一个整数序列。例如 (3, 4) 表示创建一个 3 行 4 列的张量。dtype数据类型例如 torch.float32、torch.int64 等。默认取决于 PyTorch 的全局设置。device设备可以是 cpu 或 cuda 等用于指定张量存放的位置。requires_grad是否对张量计算梯度默认为 False。
3. 示例代码
示例 1创建一个 5 的未初始化张量
import torchx torch.empty(5)
print(x)输出可能类似于每次运行结果可能不同
tensor([3.1183e-25, 1.2416e-42, 0.0000e00, 0.0000e00, 0.0000e00])示例 2创建一个 2×3 的未初始化张量
import torchx torch.empty(2, 3)
print(x)输出可能类似于每次运行结果可能不同
tensor([[4.6000e-41, 0.0000e00, 2.8026e-45],[0.0000e00, 4.6000e-41, 0.0000e00]])这里输出的数字是内存中的随机值。
示例 3指定数据类型和设备
x torch.empty((2, 3), dtypetorch.float32, devicecpu, requires_gradTrue)
print(x)这将创建一个 2×3 的张量数据类型为 float32在 CPU 上并且设置了 requires_gradTrue 用于后续自动求导。
4. 注意事项 不要依赖初始值 因为 torch.empty 返回的张量中数据是未初始化的所以在使用前必须显式赋值或覆盖这些数据否则可能导致错误的计算结果。 与 torch.zeros/torch.ones 的区别 如果你需要一个所有元素初始化为 0 的张量可以使用 torch.zeros如果需要初始化为 1则使用 torch.ones。 而 torch.empty 则更快因为它不执行初始化操作但其内容不确定。 torch.empty 是一种高效的张量创建方式但必须谨慎使用确保在使用张量之前已经对其内容进行了正确的赋值。
