提升自己建设自己的网站,上海app开发和制作公司,有什么做ppt的网站吗,沈阳网站建设方案外包在 PyTorch 中#xff0c;fill_ 是一个张量的原地操作方法#xff0c;用于将张量中的所有元素填充为指定的值。
方法签名
Tensor.fill_(value)参数
value (float or int): 要填充到张量中的值。
返回值
返回调用该方法的张量本身#xff0c;且是经过修改后的张量。
特…在 PyTorch 中fill_ 是一个张量的原地操作方法用于将张量中的所有元素填充为指定的值。
方法签名
Tensor.fill_(value)参数
value (float or int): 要填充到张量中的值。
返回值
返回调用该方法的张量本身且是经过修改后的张量。
特点
原地操作: fill_ 是原地操作会直接修改调用它的张量的内容而不会创建新的张量。广播不可用: 它直接填充整个张量的所有元素不支持像其他操作那样进行广播。效率高: 由于是原地操作减少了内存分配和复制效率较高。
示例代码
基本用法
import torch# 创建一个张量
tensor torch.zeros(3, 3)
print(填充前)
print(tensor)# 使用 fill_ 填充
tensor.fill_(5)
print(填充后)
print(tensor)修改部分维度的张量
可以通过索引或切片选中部分张量然后对选中的子张量调用 fill_
tensor torch.zeros(4, 4)# 修改张量的部分内容
tensor[1:3, 1:3].fill_(9)
print(tensor)使用整型填充
tensor torch.ones(3, 3)# 填充整数值
tensor.fill_(42)
print(tensor)注意事项
原地操作: 由于是原地操作调用此方法后原张量的内容会被永久更改。类型一致性: 填充值的类型需要与张量的数据类型兼容例如填充一个 float 类型的张量时不能直接传入字符串等无关类型。
先克隆张量再填充: clone fill_
new_tensor tensor.clone().fill_(10)
