torch.empty

torch.empty(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False, memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor

Возвращает тензор, заполненный неинициализированными данными. Форма тензора задаётся переменным аргументом size.

Примечание

Если torch.use_deterministic_algorithms() и torch.utils.deterministic.fill_uninitialized_memory установлены в значение True, выходной тензор инициализируется, чтобы предотвратить возможное недетерминированное поведение при использовании данных в качестве входных данных для операции. Тензоры с плавающей точкой и комплексные тензоры заполняются значением NaN, а целочисленные тензоры — максимальным значением.

Параметры:

size (int...) – последовательность целых чисел, задающая форму выходного тензора. Можно передать переменное число аргументов или коллекцию, например список или кортеж.

Именованные аргументы:

• out (Tensor, optional) – выходной тензор.
• dtype (torch.dtype, optional) – требуемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется глобальное значение по умолчанию (см. torch.set_default_dtype()).
• layout (torch.layout, optional) – требуемый формат размещения возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.strided.
• device (torch.device, optional) – требуемое устройство для возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется текущее устройство для типа тензора по умолчанию (см. torch.set_default_device()). device будет CPU для типов тензоров CPU и текущим устройством CUDA для типов тензоров CUDA.
• requires_grad (bool, optional) – следует ли autograd записывать операции над возвращаемым тензором. По умолчанию: False.
• pin_memory (bool, optional) – если задано, возвращаемый тензор будет выделен в закреплённой памяти. Работает только для тензоров CPU. По умолчанию: False.
• memory_format (torch.memory_format, optional) – требуемый формат памяти возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.contiguous_format.

Пример:

>>> torch.empty((2,3), dtype=torch.int64)
tensor([[ 9.4064e+13,  2.8000e+01,  9.3493e+13],
        [ 7.5751e+18,  7.1428e+18,  7.5955e+18]])