full_like

paddle. full_like ( x, fill_value, dtype=None, name=None, *, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False ) [源代码]

创建一个和 x 具有相同的形状并且数据类型为 dtype 的 Tensor，其中元素值均为 fill_value，当 dtype 为 None 的时候，Tensor 数据类型和输入 x 相同。

备注

别名支持: 参数名 input 可替代 x，如 input=tensor_x 等价于 x=tensor_x。

参数

  • x (Tensor) – 输入 Tensor，输出 Tensor 和 x 具有相同的形状，x 的数据类型可以是 bool、float16、float32、float64、int32、int64。 别名： input

  • fill_value (bool|float|int) - 用于初始化输出 Tensor 的常量数据的值。注意：该参数不可超过输出变量数据类型的表示范围。

  • dtype (str|paddle.dtype|np.dtype，可选) - 输出变量的数据类型。若参数为 None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为 None。

  • name (str，可选) - 具体用法请参见 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

关键字参数

  • device (PlaceLike|None，可选) - 期望创建 Tensor 所在的设备。若为 None，则与 x 保持一致。

  • requires_grad (bool，可选) - 是否需要为返回的 Tensor 记录梯度信息。默认值为 False。

  • pin_memory (bool，可选) - 若为 True，返回的 CPU Tensor 将分配在锁页内存中。仅对 CPU Tensor 生效。默认值为 False。

返回

返回一个根据 x 、fill_value 、 dtype 创建的 Tensor。

代码示例

>>> import paddle

>>> input = paddle.full(shape=[2, 3], fill_value=0.0, dtype='float32', name='input')
>>> output = paddle.full_like(input, 2.0)
>>> print(output.numpy())
[[2. 2. 2.]
 [2. 2. 2.]]

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