torch.zeros_like

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

返回一个填充了标量值 0 的张量，其大小与 input 相同。torch.zeros_like(input) 等价于 torch.zeros(input.size(), dtype=input.dtype, layout=input.layout, device=input.device)。

警告

截至0.4版本，此函数不支持out关键字。作为替代方案， 旧的torch.zeros_like(input, out=output)等同于 torch.zeros(input.size(), out=output)。

Parameters

输入 (张量) – 输入 的大小将决定输出张量的大小。

Keyword Arguments

• dtype (torch.dtype, 可选) – 返回张量所需的数据类型。 默认值：如果 None，则默认为 input 的 dtype。

• 布局 (torch.layout, 可选) – 返回张量所需的布局。 默认值：如果 None，则默认为 input 的布局。

• 设备 (torch.device, 可选) – 返回张量所需的设备。 默认值：如果 None，则默认为 input 的设备。

• requires_grad (布尔值, 可选) – 如果 autograd 应该记录对返回张量的操作。默认值：False。

• memory_format (torch.memory_format, 可选) – 返回的张量所需的内存格式。默认值: torch.preserve_format。

示例：

>>> input = torch.empty(2, 3)
>>> torch.zeros_like(input)
tensor([[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]])