深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

分类目录:《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录
相关文章:
· 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.Tensor
· 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones
· 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.zeros
· 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full
· 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones_like
· 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.zeros_like
· 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full_like


创建一个形状为shape、数据类型为dtype且值全为1的Tensor。

语法
paddle.ones(shape, dtype=None, name=None)
参数
  • shape:[tuple/list/Tensor] 要创建的Tensor的形状,shape的数据类型为int32int64
  • dtype:[可选,np.dtype/str] 要创建的Tensor的数据类型,可以为boolfloat16float32float64int32int64。如果dtypeNone,那么数据类型为float32
  • name:[可选,str] 具体用法请参见Name,一般无需设置,默认值为None
返回值

Tensor,每个元素都是1,形状为 shape,数据类型为dtype文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-450162.html

实例
import paddle

# default dtype for ones OP
data1 = paddle.ones(shape=[3, 2])
# [[1. 1.]
#  [1. 1.]
#  [1. 1.]]

data2 = paddle.ones(shape=[2, 2], dtype='int32')
# [[1 1]
#  [1 1]]
函数实现
def ones(shape, dtype=None, name=None):
    """
    Create a Tensor of specified :attr:`shape` and :attr:`dtype` and fill it with 1.
    Args:
        shape (tuple|list|Tensor): Shape of the Tensor to be created, the data type of shape should be int32 or int64.
        dtype (np.dtype|str, optional): Data type of output Tensor, it should be one of
            bool, float16, float32, float64, int32 and int64. If it is set to None, the data type will be float32.
        name (str, optional): For details, please refer to :ref:`api_guide_Name`. Generally, no setting is required. Default: None.
    Returns:
        Tensor: A Tensor of data type :attr:`dtype` with shape :attr:`shape` and all elements are 1.
    Examples:
        .. code-block:: python
            import paddle
            # default dtype for ones OP
            data1 = paddle.ones(shape=[3, 2])
            # [[1. 1.]
            #  [1. 1.]
            #  [1. 1.]]
            data2 = paddle.ones(shape=[2, 2], dtype='int32')
            # [[1 1]
            #  [1 1]]
            # shape is a Tensor
            shape = paddle.full(shape=[2], dtype='int32', fill_value=2)
            data3 = paddle.ones(shape=shape, dtype='int32')
            # [[1 1]
            #  [1 1]]
    """
    if dtype is None:
        dtype = 'float32'
    return fill_constant(value=1.0, shape=shape, dtype=dtype, name=name)

到了这里,关于深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.exp

    分类目录:《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录 相关文章: · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.exp · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.exp · 深入浅出Pytorch函数——torch.exp · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.exp 对输入 x x x 逐元素进行以自然数 e e e 为底指数运算。 语法 参数 x :[ T

    2024年02月12日
    浏览(41)
  • 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.Tensor

    分类目录:《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录 相关文章: · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.Tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.Tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.to_tensor Tensor 是Paddle中最为基础的数据结构,有几种创建 Tensor 的不同

    2024年02月04日
    浏览(46)
  • 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.zeros

    分类目录:《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录 相关文章: · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.Tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.zeros · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones_like · 深入浅出Paddl

    2024年02月06日
    浏览(50)
  • 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.zeros_like

    分类目录:《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录 相关文章: · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.Tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.zeros · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones_like · 深入浅出Paddl

    2024年02月07日
    浏览(44)
  • 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full_like

    分类目录:《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录 相关文章: · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.Tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.zeros · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones_like · 深入浅出Paddl

    2024年02月05日
    浏览(54)
  • 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.to_tensor

    分类目录:《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录 相关文章: · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.constant · 深入浅出Pytorch函数——torch.tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.as_tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.to_tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数—

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.ones

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出Pytorch函数——torch.Tensor · 深入浅出Pytorch函数——torch.ones · 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros · 深入浅出Pytorch函数——torch.full · 深入浅出Pytorch函数——torch.ones_like · 深入浅出Pytorch函数——torch.zeros_like · 深

    2023年04月26日
    浏览(106)
  • 深入浅出C语言—【函数】下

    函数和函数之间可以根据实际的需求进行组合的,也就是互相调用的。 注意: 函数可以嵌套调用,但是不能嵌套定义。 把一个函数的返回值作为另外一个函数的参数。 上面的strlen函数是求数组长度的库函数, 特别注意的是,当数组为字符数组时,数组的末尾会自动放一个

    2024年02月17日
    浏览(76)
  • 深入浅出C语言—【函数】上

       目录 1.函数的概念 2.C语言函数的分类 2.1 库函数 2.1.1 strcpy库函数举例学习方式 2.1.2 库函数扩展知识 2.2 自定义函数 2.2.1求两个整数中的较大值 3. 函数的参数 3.1 实际参数(实参) 3.2 形式参数(形参) 4. 函数的调用 4.1 传值调用 4.2 传址调用 老铁们,网址自取,记得一键

    2024年02月07日
    浏览(70)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.max

    分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: · 深入浅出Pytorch函数——torch.max · 深入浅出Pytorch函数——torch.maximum torch.max 有三种输入形式,根据其输入形式及参数的不同有下列三种返回形式: torch.max(input) :返回输入张量所有元素的最大值。 torch.max(input, dim, keep

    2024年02月15日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包