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torch.nn.init
模块中的所有函数都用于初始化神经网络参数,因此它们都在torc.no_grad()
模式下运行,autograd
不会将其考虑在内。
该函数用val
的值填充输入的张量或变量
语法
torch.nn.init.constant_(tensor, val)
参数
tensor
:[Tensor
] 一个 N N N维张量torch.Tensor
val
:[float
] 用来填充张量的值
返回值
一个torch.Tensor
且参数tensor
也会更新
实例
w = torch.empty(3, 5)
nn.init.constant_(w, 0.3)
函数实现
def constant_(tensor: Tensor, val: float) -> Tensor:r"""Fills the input Tensor with the value :math:`\text{val}`.Args:tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`val: the value to fill the tensor withExamples:>>> w = torch.empty(3, 5)>>> nn.init.constant_(w, 0.3)"""if torch.overrides.has_torch_function_variadic(tensor):return torch.overrides.handle_torch_function(constant_, (tensor,), tensor=tensor, val=val)return _no_grad_fill_(tensor, val)
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