1. torch.ones 和 torch.ones_like     创建全1张量
2. torch.zeros 和 torch.zeros_like     创建全0张量
3. torch.full 和 torch.full_like          创建全为指定值张量

上面的函数里有 like 表示根据另外一个张量的形状创建全0或者全1的或者全为指定值的张量。

代码

import torch 
import numpy as np 

# 创建全为0的张量
def test01():
    # 创建指定形状全为0的张量
    data = torch.zeros(2, 3)
    print(data)

    # 根据其他张量的形状去创建全0张量
    data = torch.zeros_like(data)
    print(data)

# 创建全为1的张量
def test02():
    # 创建指定形状全为1的张量
    data = torch.ones(2, 3)
    print(data)

    # 根据其他张量的形状去创建全1张量
    data = torch.ones_like(data)
    print(data)

# 创建全为指定值的张量
def test03():
    # 创建形状为2行3列，值全部为10的张量
    data = torch.full([2, 3], 10)
    print(data)

    # 创建形状和data一样，但是值全部为20的张量
    data = torch.full_like(data, 20)
    print(data)

if __name__ == '__main__':
    test02()