分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录
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返回一个形状与input相同且值全为fill_value的张量。full_like(input, fill_value)相当于torch.full(input.size(), fill_value, dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。
torch.full_like(input, fill_value, \*, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor
input:[Tensor] input向量的形状决定了输出向量的形状。fill_value:填入输出tensor的值dtype:[可选,torch.dtype] 返回张量的所需数据类型。如果为None,则使用全局默认值(参考torch.set_default_tensor_type())。layout:[可选,torch.layout] 返回张量的期望内存布局形式,默认为torch.strided。device:返回张量的期望计算设备。如果为None,使用当前的设备(参考torch.set_default_tensor_type()),设备将CPU用于CPU张量类型,将CUDA设备用于CUDA张量类型。requires_grad:[可选,bool] 是否需要自动微分,默认为False。memory_format:[可选,torch.memory_format] 返回张量的所需内存格式,默认为torch.preserve_format。返回一个形状与input相同且值全为fill_value的张量。
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