torch.empty(*size,
*,
out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=None,
requires_grad=False,
pin_memory=False,
memory_format=torch.contiguous_format)
paddle.empty(shape,
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 | 表示输出形状大小, PyTorch 是多个元素, Paddle 是列表或元组,需要转写。 |
out | - | 表示输出的 Tensor,Paddle 无此参数,需要转写。 |
dtype | dtype | 表示输出 Tensor 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。 |
pin_memory | - | 表示是否使用锁页内存, 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。 |
# Pytorch 写法
torch.empty(3, 5)
# Paddle 写法
paddle.empty([3, 5])
# Pytorch 写法
torch.empty((3, 5), out=y)
# Paddle 写法
paddle.assign(paddle.empty([3, 5]), y)
# Pytorch 写法
y = torch.empty((3, 5), device=torch.device('cpu'))
# Paddle 写法
y = paddle.empty([3, 5])
y.cpu()
# Pytorch 写法
y = torch.empty((3, 5), requires_grad=True)
# Paddle 写法
y = paddle.empty([3, 5])
y.stop_gradient = False
# Pytorch 写法
y = torch.empty((3, 5), pin_memory=True)
# Paddle 写法
y = paddle.empty([3, 5]).pin_memory()