torch.full#

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

建立一個大小為 size，並填充 fill_value 的張量。張量的 dtype 將從 fill_value 推斷。

引數

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。
dtype (torch.dtype, optional) – 返回張量的期望資料型別。預設值：如果 None，則使用全域性預設值（參見 torch.set_default_dtype()）。
layout (torch.layout, 可選) – 返回張量的所需佈局。預設：torch.strided。
device (torch.device, 可選) – 返回張量的所需裝置。預設：如果為 None，則使用當前裝置作為預設張量型別（參見 torch.set_default_device()）。對於 CPU 張量型別，device 將是 CPU；對於 CUDA 張量型別，device 將是當前的 CUDA 裝置。
requires_grad (bool, optional) – 如果 autograd 應記錄在返回的張量上的操作。預設值：False。

示例

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

文件