[ 参数不一致 ]torch.zeros¶
torch.zeros¶
torch.zeros(*size,
*,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False)
参数映射¶
| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 | | ————- | ———— | —————————————————— | | *size | shape | 表示输出形状大小,Pytorch 以可变参数方式传入,Paddle 以 list 或 tuple 的方式传入,需要进行转写。 | | out | - | 表示输出的 Tensor , Paddle 无此参数,需要进行转写。 | | dtype | dtype | 表示数据类型 | | layout | - | 表示布局方式, Paddle 无此参数,一般对网络训练结果影响不大,可直接删除。 | | device | - | 表示 Tensor 存放设备位置,Paddle 无此参数,需要进行转写。 | | requires_grad | - | 表示是否计算梯度, Paddle 无此参数,需要进行转写。 |
转写示例¶
*size:输出形状大小¶
# Pytorch 写法
torch.zeros(3, 5)
# Paddle 写法
paddle.zeros([3, 5])
out:指定输出¶
# Pytorch 写法
torch.zeros([3, 5], out=y)
# Paddle 写法
paddle.assign(paddle.zeros([3, 5]), y)
device: Tensor 的设备¶
# Pytorch 写法
torch.zeros([3, 5], device=torch.device('cpu'))
# Paddle 写法
y = paddle.zeros([3, 5])
y.cpu()
requires_grad:是否需要求反向梯度,需要修改该 Tensor 的 stop_gradient 属性¶
# Pytorch 写法
x = torch.zeros([3, 5], requires_grad=True)
# Paddle 写法
x = paddle.zeros([3, 5])
x.stop_gradient = False