[ 组合替代实现 ]torch.rand_like¶

torch.rand_like¶

torch.rand_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format)

返回与输入相同大小的张量，该张量由区间[0,1)上均匀分布的随机数填充。

参数介绍¶

| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 | | ————- | ———— | —————————————————— | | input | - | 表示输入的 Tensor | | 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 存放位置，Paddle 无此参数，需要转写。 | | requires_grad | stop_gradient | 表示是否不阻断梯度传导，Paddle 无此参数，需要转写。 | | memory_format | - | 表示内存格式， Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。 |

PaddlePaddle 目前无对应 API，可使用如下代码组合实现该 API。

转写示例¶

# PyTorch 写法
torch.rand_like(x)

# Paddle 写法
paddle.rand(shape=x.shape, dtype=x.dtype)

# PyTorch 写法
torch.rand_like(x，dtype=torch.float64)

# Paddle 写法
paddle.rand(shape=x.shape, dtype=paddle.float64)