一. torch.full()函数解析

1. 官网链接

torch.full()，如下图所示：

2. torch.full()函数解析

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

返回创建size大小的维度，里面元素全部填充为fill_value

3.代码举例

输出形状为(2,3)的二维张量，里面元素全部填充为5

x = torch.full(size=(2,3),fill_value=5)
x

输出结果如下：
tensor([[5, 5, 5],
        [5, 5, 5]])

二. torch.ones()函数解析

1. 官网链接

torch.ones()，如下图所示：

2. torch.ones()函数解析

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

返回创建size大小的维度，里面元素全部填充为1

3. 代码举例

a = torch.ones(2, 3)
b = torch.ones(5)
c = torch.ones(size=(3,4))
a,b,c

输出结果如下：
(tensor([[1., 1., 1.],
         [1., 1., 1.]]),
 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]),
 tensor([[1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1.],
         [1., 1., 1., 1.]]))

三. torch.zeros()函数解析

1.官网链接

torch.zeros()，如下图所示：

2. torch.zeros()函数解析

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

返回创建size大小的维度，里面元素全部填充为0

3. 代码举例

a = torch.zeros(2, 3)
b = torch.zeros(5)
c = torch.zeros(size=(3,4))
a,b,c

输出结果如下：
(tensor([[0., 0., 0.],
         [0., 0., 0.]]),
 tensor([0., 0., 0., 0., 0.]),
 tensor([[0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0.],
         [0., 0., 0., 0.]]))

参考知识文章