torch.empty_like

torch.empty_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor

Возвращает неинициализированный тензор с тем же размером, что и input. torch.empty_like(input) эквивалентно torch.empty(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device).

Примечание

Если torch.use_deterministic_algorithms() установлено в True, выходной тензор инициализируется, чтобы предотвратить любое возможное недетерминированное поведение при использовании данных в качестве входных данных для операции. Вещественные и комплексные тензоры заполняются NaN, а целочисленные тензоры заполняются максимальным значением.

Параметры

input (Тензор) – размер input определяет размер выходного тензора.

Ключевые аргументы

• dtype (torch.dtype, необязательно) – желаемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, по умолчанию используется тип данных input.
• layout (torch.layout, необязательно) – желаемая структура возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, по умолчанию используется структура input.
• device (torch.device, необязательно) – желаемое устройство возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, по умолчанию используется устройство input.
• requires_grad (bool, необязательно) – Если автограду следует записывать операции над возвращаемым тензором. По умолчанию: False.
• memory_format (torch.memory_format, необязательно) – желаемый формат памяти возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.preserve_format.

Пример:

>>> a=torch.empty((2,3), dtype=torch.int32, device = 'cuda')
>>> torch.empty_like(a)
tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]], device='cuda:0', dtype=torch.int32)