Question

我正在阅读pytorch教程，并遇到了pytorch.empty函数。有人提到，空可以用于未初始化的数据。但是，当我打印它时，我得到了价值。这个和pytorch.rand还会生成数据（我知道rand生成0到1）之间有什么区别。下面是我尝试过的代码

a = torch.empty(3,4)
print(a)

输出：

tensor([[ 8.4135e-38,  0.0000e+00,  6.2579e-41,  5.4592e-39],
        [-5.6345e-08,  2.5353e+30,  5.0447e-44,  1.7020e-41],
        [ 1.4000e-38,  5.7697e-05,  2.5353e+30,  2.1580e-43]])

b = torch.rand(3,4)
print(b)

输出：

tensor([[ 0.1514,  0.8406,  0.2708,  0.3422],
        [ 0.7196,  0.6120,  0.4476,  0.6705],
        [ 0.6989,  0.2086,  0.5100,  0.8285]])

Here is the link to official documentation

Answer 1

一旦调用torch.empty()，就会根据张量的大小（形状）分配一个内存块。通过未初始化的数据，这意味着torch.empty()会简单地按原样返回存储块中的值。这些值可以是默认值，也可以是由于某些其他操作而存储在那些内存块中的值，这些操作之前使用过该内存块的那一部分。

这是一个简单的例子：

# a block of memory with the values in it
In [74]: torch.empty(2, 3)
Out[74]: 
tensor([[-1.0049e+08,  4.5688e-41, -9.1450e-38],
        [ 3.0638e-41,  4.4842e-44,  0.0000e+00]])

# same run; but note the change in values.
# i.e. different memory addresses than on the previous run were used.
In [75]: torch.empty(2, 3)
Out[75]: 
tensor([[-1.0049e+08,  4.5688e-41, -7.9421e-38],
        [ 3.0638e-41,  4.4842e-44,  0.0000e+00]])

pytorch.empty函数中未初始化的数据是什么

1 个答案: