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 определяется переменным аргументом size.

Примечание

Если torch.use_deterministic_algorithms() установлено в True, выходной тензор инициализируется для предотвращения возможного недетерминированного поведения при использовании данных в качестве входных данных для операции. Вещественные и комплексные тензоры заполняются NaN, а целочисленные — максимальным значением.

Параметры

size (int...) – последовательность целых чисел, определяющая форму выходного тензора. Может быть переменным числом аргументов или коллекцией, такой как список или кортеж.

Ключевые аргументы

• out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.
• dtype (torch.dtype, optional) – желаемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется глобальное значение по умолчанию (см. torch.set_default_tensor_type()).
• layout (torch.layout, optional) – желаемая структура возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.strided.
• device (torch.device, optional) – желаемое устройство возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется текущее устройство для типа тензора по умолчанию (см. torch.set_default_tensor_type()). device будет CPU для типов тензоров CPU и текущее CUDA-устройство для CUDA-тензоров.
• requires_grad (bool, необязательно) – Если автограду следует записывать операции над возвращаемым тензором. По умолчанию: False.
• pin_memory (bool, необязательно) – Если установлено, возвращаемый тензор будет выделен в закрепленной памяти. Работает только для тензоров CPU. По умолчанию: False.
• memory_format (torch.memory_format, optional) – желаемый 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]])