mars.tensor.empty#

mars.tensor.empty(shape, dtype=None, chunk_size=None, gpu=None, order='C')[来源]#

返回一个具有给定形状和类型的新张量，未初始化条目。

Parameters

形状 (整型或元组的整型) – 空张量的形状
dtype (数据类型, 可选) – 所需的输出数据类型。
chunk_size (int 或 tuple 的 int 或 tuple 的 ints, 可选) – 每个维度上所需的块大小
gpu (bool, 可选) – 如果为True，则在GPU上分配张量，默认为False
order ({'C', 'F'}, 可选, 默认值: 'C') – 是否将多维数据以行优先（C风格）或列优先（Fortran风格）顺序存储在内存中。

Returns

out – 给定形状、数据类型和顺序的未初始化（任意）数据的张量。对象数组将被初始化为 None。

Return type

张量

另请参阅

empty_like, zeros, ones

备注

empty与zeros不同，不会将数组值设置为零，因此可能会稍微快一些。另一方面，它需要用户手动设置数组中的所有值，因此应谨慎使用。

示例

>>> import mars.tensor as mt
>>> mt.empty([2, 2]).execute()
array([[ -9.74499359e+001,   6.69583040e-309],
       [  2.13182611e-314,   3.06959433e-309]])         #random
>>> mt.empty([2, 2], dtype=int).execute()
array([[-1073741821, -1067949133],
       [  496041986,    19249760]])                     #random