[torch 参数更多]torch.Tensor.new_empty¶

torch.Tensor.new_empty ¶

          torch.Tensor.new_empty(*size, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, layout=torch.strided, pin_memory=False)

         

          paddle.empty(shape,
             dtype=None,
             name=None)

         

PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：

PyTorch	PaddlePaddle	备注
*size	shape	表示输出形状大小， PyTorch 是可变参数用法， Paddle 是列表或元组，需要转写。
dtype	dtype	表示输出 Tensor 类型，如果没有指定，默认使用当前对象的 dtype，需要转写。
device	-	表示 Tensor 存放设备位置，Paddle 无此参数，需要转写。
requires_grad	-	表示是否计算梯度，Paddle 无此参数，需要转写。
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。
pin_memory	-	表示是否使用锁页内存， Paddle 无此参数，需要转写。

           # PyTorch 写法
x.new_empty(3, 5)

# Paddle 写法
paddle.empty([3, 5])

           # PyTorch 写法
x.new_empty(3, 5)

# Paddle 写法
paddle.empty([3, 5], dtype=x.dtype)

           # PyTorch 写法
y = x.new_empty((3, 5), device=torch.device('cpu'))

# Paddle 写法
y = paddle.empty([3, 5])
y.cpu()

          

           # PyTorch 写法
y = x.new_empty((3, 5), requires_grad=True)

# Paddle 写法
y = paddle.empty([3, 5])
y.stop_gradient = False

          

           # PyTorch 写法
y = x.new_empty((3, 5), pin_memory=True)

# Paddle 写法
y = paddle.empty([3, 5]).pin_memory()