深入浅出Pytorch函数——torch.ones

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语法

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

参数

• size：大小，定义输出张量形状的整数序列。可以是可变数量的参数或集合，如：列表或元组。
• out：[可选，Tensor] 输出张量
• 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。

返回值

返回一个每个元素都是1、形状为size、数据类型为dtype的Tensor。

实例

>>> torch.ones(2, 3)tensor([[ 1.,1.,1.],[ 1.,1.,1.]])>>> torch.ones(5)tensor([ 1.,1.,1.,1.,1.])