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
0
的张量。
torch.zeros_like(input)
相当于
torch.zeros(input.size, dtype=input.dtype，layout=input.layout，device=input.device)
。
语法
torch.zeros_like(input,*, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor
参数
input：[Tensor]input向量的形状决定了输出向量的形状。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。
返回值
返回一个形状与
input
相同且值全为
0
的张量。
实例
>>> input = torch.empty(2,3)>>> torch.zeros_like(input)tensor([[0.,0.,0.],[0.,0.,0.]])
本文转载自: https://blog.csdn.net/hy592070616/article/details/129599384
版权归原作者 von Neumann 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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