[torch 参数更多]torch.Tensor.new_full¶

torch.Tensor.new_full ¶

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

         

          paddle.full(shape,
            fill_value,
            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	表示创建 Tensor 的形状，仅参数名不一致。
fill_value	fill_value	表示初始化输出 Tensor 的常量数据的值
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_full(3, 5, 1.)

# Paddle 写法
paddle.full([3, 5], 1., dtype=x.dtype)

           # PyTorch 写法
y = x.new_full([3, 5], 1., device=torch.device('cpu'))

# Paddle 写法
y = paddle.full([3, 5], 1.)
y.cpu()

          

           # PyTorch 写法
y = x.new_full([3, 5], 1., requires_grad=True)

# Paddle 写法
y = paddle.full([3, 5], 1.)
y.stop_gradient = False

          

           # PyTorch 写法
y = x.new_full((3, 5), 1., pin_memory=True)

# Paddle 写法
y = paddle.full([3, 5], 1.).pin_memory()