full¶
创建形状大小为 shape 并且数据类型为 dtype 的 Tensor，其中元素值均为 fill_value 。
参数¶
shape (list|tuple|Tensor) – 指定创建 Tensor 的形状(shape)，数据类型为 int32 或者 int64。如果
shape是一个 list 或 tuple ，它的每个元素应该是整数或者是形状为[]的 0-D Tensor 。如果shape是一个 Tensor ，它应该是一个表示 list 的 1-D 张量。fill_value (bool|float|int|Tensor) - 用于初始化输出 Tensor 的常量数据的值。如果 fill_value 是一个 Tensor ，它应该是一个表示标量的 0-D Tensor。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。
dtype （np.dtype|str，可选）- 输出变量的数据类型，可以是 float16、float32、float64、int32、int64。如果 dytpe 为 None，则创建的 Tensor 的数据类型为 float32。默认值为 None。
name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
返回一个存储结果的 Tensor，数据类型和 dtype 相同。
代码示例¶
>>> import paddle
>>> # shape is a list/tuple
>>> data1 = paddle.full(shape=[3, 2], fill_value=1.)
>>> print(data1.numpy())
[[1. 1.]
[1. 1.]
[1. 1.]]
>>> # shape is a Tensor
>>> shape = paddle.to_tensor([3, 2])
>>> data2 = paddle.full(shape=shape, fill_value=2.)
>>> print(data2.numpy())
[[2. 2.]
[2. 2.]
[2. 2.]]
>>> # shape is a Tensor List
>>> shape = [paddle.to_tensor(3), paddle.to_tensor(2)]
>>> data3 = paddle.full(shape=shape, fill_value=3.)
>>> print(data3.numpy())
[[3. 3.]
[3. 3.]
[3. 3.]]
>>> # fill_value is a Tensor.
>>> val = paddle.full([], 2.0, "float32")
>>> data5 = paddle.full(shape=[3, 2], fill_value=val)
>>> print(data5.numpy())
[[2. 2.]
[2. 2.]
[2. 2.]]