深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones_like

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_like。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


返回一个和输入参数x具有相同形状的数值都为1的Tensor,数据类型为dtype或者和x相同,如果dtypeNone,则输出Tensor的数据类型与x相同。

语法
paddle.ones_like(x, dtype=None, name=None)
参数
  • x:[Tensor] 输入的Tensor,数据类型可以是boolfloat16lfloat32lfloat64lint32lint64
  • 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

x具有相同形状的数值都为1的Tensor,数据类型为dtype或者和x相同。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-451177.html

实例
import paddle

x = paddle.to_tensor([1,2,3])
out1 = paddle.ones_like(x) # [1., 1., 1.]
out2 = paddle.ones_like(x, dtype='int32') # [1, 1, 1]
函数实现
def ones_like(x, dtype=None, name=None):
    """
    Returns a Tensor filled with the value 1, with the same shape and
    data type (use ``dtype`` if ``dtype`` is not None) as ``x``.
    Args:
        x(Tensor): The input tensor which specifies shape and dtype. The
            dtype of ``x`` can be bool, float16, float32, float64, int32, int64.
        dtype(str|np.dtype, optional): The data type of the
            output tensor. Supported data types: bool, float16, float32, float64,
            int32, int64. If ``dtype`` is None, the data type is the same as ``x``.
            Default is None.
        name(str, optional): For details, please refer to :ref:`api_guide_Name`. Generally, no setting is required. Default: None.
    Returns:
        Tensor: A Tensor filled with the value 1, with the same shape and
        data type (use ``dtype`` if ``dtype`` is not None) as ``x``.
    Examples:
        .. code-block:: python
            import paddle
            x = paddle.to_tensor([1,2,3])
            out1 = paddle.ones_like(x) # [1., 1., 1.]
            out2 = paddle.ones_like(x, dtype='int32') # [1, 1, 1]
    """
    return full_like(x=x, fill_value=1, dtype=dtype, name=name)

到了这里,关于深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones_like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.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(55)
  • 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)
  • 深入浅出Pytorch函数——torch.tensor

    分类目录:《深入浅出Pytorch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 基于 data 构建一个没有梯度历史

    2024年02月04日
    浏览(106)

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