Функция full_like

Функция full_like создаёт тензор, который имеет такие же размеры и тип данных, как переданный тензор-образец. Первым параметром функция принимает исходный тензор, а вторым - значение, которым нужно заполнить новый тензор.

Дополнительно можно указать тип данных элементов, устройство (CPU или GPU) и другие опции.

Синтаксис

torch.full_like(input, fill_value, [dtype], [device], [requires_grad])

Пример

Давайте создадим тензор-образец и заполним новый тензор значением 7:

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
res = torch.full_like(t, 7)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([7, 7, 7, 7, 7])

Пример

Теперь создадим двумерный тензор-образец и заполним его значением 3.14:

import torch

t = torch.tensor([
	[1, 2],
	[3, 4],
])
res = torch.full_like(t, 3.14)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[3, 3],
	[3, 3],
])

Обратите внимание: тип данных нового тензора совпадает с типом исходного. В примере выше это целые числа, поэтому 3.14 округлилось до 3.

Пример

Чтобы изменить тип данных, передайте параметр dtype:

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3])
res = torch.full_like(t, 5.5, dtype=torch.float)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([5.5000, 5.5000, 5.5000])

Смотрите также

функцию full,
которая создаёт тензор заданной формы и заполняет его значением
функцию zeros_like,
которая создаёт тензор по образцу, заполненный нулями
функцию ones_like,
которая создаёт тензор по образцу, заполненный единицами
функцию empty_like,
которая создаёт неинициализированный тензор по образцу