torch.empty_strided

torch.empty_strided(size, stride, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor

Создаёт тензор с указанными size и stride и заполняет его неопределёнными данными.

Предупреждение

Если создаваемый тензор «перекрывается» (несколько индексов ссылаются на один и тот же элемент в памяти), его поведение не определено.

Примечание

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

Параметры

• size (кортеж из целых чисел) – форма выходного тензора
• stride (кортеж из целых чисел) – шаги выходного тензора

Ключевые аргументы

• dtype (torch.dtype, необязательно) – требуемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется глобальное значение по умолчанию (см. torch.set_default_tensor_type()).
• layout (torch.layout, необязательно) – требуемая компоновка возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.strided.
• device (torch.device, необязательно) – требуемое устройство возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется текущее устройство для типа тензора по умолчанию (см. torch.set_default_tensor_type()). device будет ЦП для типов тензоров ЦП и текущим устройством CUDA для типов тензоров CUDA.
• requires_grad (bool, необязательно) – Если автограду следует записывать операции с возвращаемым тензором. По умолчанию: False.
• pin_memory (bool, необязательно) – Если установлено, возвращаемый тензор будет выделен в закреплённой памяти. Работает только для тензоров ЦП. По умолчанию: False.

Пример:

>>> a = torch.empty_strided((2, 3), (1, 2))
>>> a
tensor([[8.9683e-44, 4.4842e-44, 5.1239e+07],
        [0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.0705e-41]])
>>> a.stride()
(1, 2)
>>> a.size()
torch.Size([2, 3])