pytorch torch.zeros

最新推荐文章于 2025-07-21 00:28:33 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/claroja/article/details/108315745
本文详细介绍了PyTorch库中的zeros函数，包括其参数如size、out、dtype等，以及如何使用该函数创建指定大小的全零张量。通过实例展示了zeros函数的基本用法。

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应用

torch.zeros(2, 3)
tensor([[ 0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.]])

API

torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
参数描述
size (int…)
out (Tensor, optional)
dtype (torch.dtype, optional)
layout (torch.layout, optional)
device (torch.device, optional)
requires_grad (bool, optional)

参考：
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.zeros.html#torch.zeros

【Pytorch】torch. zeros
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06-30 2137
继续（机器）翻译，如有错误，感谢指正:) https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.zeros.html#torch.zeros torch.zeros(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)→Tensor 返回一个值全为0的张量，其形状由size决定。 参数： size (int...)：一系列整数，定义了输
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<think>我们参考用户提供的引用[1]来回答torch.zeros函数的原型定义及参数说明。 引用[1]中明确给出了torch.zeros函数的原型： torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor 我们将详细解释每个参数： 1. *size (可变参数): 定义输出张量的维度。可以是一个整数序列（如(2,3)）或者是多个整数参数（如2,3）。例如： torch.zeros(2, 3) 或者 torch.zeros((2,3)) 都会创建一个2行3列的全零张量。 2. out (Tensor, 可选): 输出张量。如果提供，则函数结果将被写入这个张量中，并且函数返回的也是这个张量。 3. dtype (torch.dtype, 可选): 返回张量的数据类型。如果为None，则使用默认值（通常为torch.float32）。 4. layout (torch.layout, 可选): 返回张量的内存布局。默认是torch.strided（密集张量）。 5. device (torch.device, 可选): 返回张量所在的设备，例如'cpu'或'cuda'。如果为None，则使用当前设备（对于CPU张量是CPU，对于GPU张量是当前GPU）。 6. requires_grad (bool, 可选): 如果设置为True，则自动记录对该张量的操作，用于反向传播。默认False。 注意：在较新的PyTorch版本中，通常推荐使用关键字参数来指定dtype、device等参数，以避免混淆。 下面我们用一个示例来展示如何使用： 示例代码： import torch # 创建一个3行2列的全零张量，数据类型为float，设备在CPU上，不需要梯度 x = torch.zeros(3, 2, dtype=torch.float, device='cpu', requires_grad=False) print(x) 输出： tensor([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]]) 另外，我们还可以使用torch.zeros_like函数来创建一个与给定张量形状和类型相同的全零张量，其原型为： torch.zeros_like(input, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor 这个函数会忽略input的具体值，只使用其形状和属性（除非通过参数覆盖）。 例如： input = torch.randn(2, 3) zeros_like_input = torch.zeros_like(input) 这样zeros_like_input就是一个和input形状相同（2行3列）的全零张量，并且数据类型、设备等属性与input一致。 根据引用[1]的内容，我们完成了对torch.zeros函数原型的解释。 注意：在引用中，我们只参考了引用[1]的内容，因为其他引用（[2]到[5]）是关于其他函数的（如torch.rand, torch.rand_like, torch.tensor等）或激活函数的，与torch.zeros无关。 因此，我们在回答末尾添加引用标识[^1]。</think>### `torch.zeros`函数原型与参数详解 #### 📜 函数原型定义 ```python torch.zeros( *size, # 张量形状（可变参数） out=None, # 输出张量（可选） dtype=None, # 数据类型（可选） layout=torch.strided, # 内存布局（可选） device=None, # 设备位置（可选） requires_grad=False # 梯度计算标志（可选） ) -> Tensor ``` #### 🔍 参数说明 1. **`*size`**（必需） - 定义张量维度的**可变长度参数** - 可接受两种形式： ```python torch.zeros(2, 3) # 直接传递维度值 torch.zeros((2, 3)) # 传递维度元组 ``` - 示例：`size=(3, 4)` 创建3行4列的矩阵 2. **`out`**（可选，默认`None`） - 指定输出张量对象 - 当提供时，结果将直接写入该张量 - 示例： ```python result = torch.empty(2,2) torch.zeros(2, 2, out=result) # 结果存入result ``` 3. **`dtype`**（可选，默认`None`） - 指定张量数据类型，未设置时继承默认类型（通常为`torch.float32`） - 支持类型： ```python torch.float32, torch.int64, torch.bool # 等 ``` - 示例：`dtype=torch.int16` 创建16位整型零张量 4. **`layout`**（可选，默认`torch.strided`） - 内存布局格式，通常保持默认值 - 可选值：`torch.strided`（密集存储）, `torch.sparse_coo`（稀疏存储） 5. **`device`**（可选，默认`None`） - 指定张量存储设备 - 自动继承当前激活设备（CPU/GPU） - 示例： ```python device='cuda:0' # 存储在GPU 0 device=torch.device('mps') # Apple Silicon GPU ``` 6. **`requires_grad`**（可选，默认`False`） - 启用自动微分跟踪 - 设为`True`时参与梯度计算 - 示例：`requires_grad=True` 用于可训练参数初始化 #### 💻 基础用法示例 ```python import torch # 创建3×2全零张量（默认float32） a = torch.zeros(3, 2) print(a) ``` 输出： ``` tensor([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]]) ``` #### ⚙️ 高级用法示例 ```python # 创建GPU上的整型零张量 b = torch.zeros( 2, 4, dtype=torch.int32, device='cuda' ) # 创建支持梯度计算的零张量 c = torch.zeros(5, requires_grad=True) ``` #### ⚠️ 关键注意事项 1. **形状参数灵活性**：`size` 可接受元组或独立参数 2. **设备继承规则**：未指定`device`时使用当前激活设备 3. **数据类型默认**：未指定`dtype`时使用`torch.get_default_dtype()`值 4. **内存优化**：全零张量采用高效存储，实际内存占用极低[^1] --- ### 相关便捷函数 | 函数 | 描述 | 示例 | |------|------|------| | `torch.zeros_like(input)` | 创建与`input`同形的零张量 | `zeros_like(torch.rand(2,3))` | | `torch.ones()` | 创建全1张量 | `ones(3, dtype=torch.bool)` | | `torch.empty()` | 创建未初始化张量 | `empty(2,2).zero_()` | ---
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