Функция empty

Функция empty создает тензор с указанной размерностью без инициализации значений. Первым параметром функция принимает кортеж с размерностью, вторым параметром можно передать тип данных элементов. Значения в созданном тензоре являются произвольными и зависят от состояния памяти.

Синтаксис

torch.empty(size, [dtype])

Пример

Давайте создадим неинициализированный тензор размером 2x3:

import torch

t = torch.empty([2, 3])
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[1.4013e-45, 4.4842e-44, 1.5975e-43],
	[4.8013e-43, 4.8698e-43, 1.3506e-43],
])

Пример

Давайте создадим неинициализированный тензор с типом float:

import torch

t = torch.empty((2, 3), dtype=torch.float)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[1.4013e-45, 4.4842e-44, 1.5975e-43],
	[4.8013e-43, 4.8698e-43, 1.3506e-43],
])

Пример

Давайте создадим одномерный неинициализированный тензор длиной 5:

import torch

t = torch.empty(5)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([1.4013e-45, 4.4842e-44, 1.5975e-43, 4.8013e-43, 4.8698e-43])

Пример

Давайте создадим трехмерный неинициализированный тензор размером 2x2x3:

import torch

t = torch.empty((2, 2, 3))
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[
		[1.4013e-45, 4.4842e-44, 1.5975e-43],
		[4.8013e-43, 4.8698e-43, 1.3506e-43],
	],
	[
		[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
		[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
	],
])

Пример

Давайте создадим неинициализированный тензор, а затем заполним его единицами:

import torch

t = torch.empty((3, 3))
t.fill_(1)
print(t)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[1., 1., 1.],
	[1., 1., 1.],
	[1., 1., 1.],
])

Смотрите также

функцию zeros,
которая создает тензор, заполненный нулями
функцию ones,
которая создает тензор, заполненный единицами
функцию full,
которая создает тензор, заполненный указанным значением
функцию empty_like,
которая создает неинициализированный тензор, имеющий такую же размерность, как у исходного