mindspore.mint.empty_like

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mindspore.mint.empty_like(input, *, dtype=None, device=None, pin_memory=False) → Tensor[源代码]

创建一个未初始化的Tesnor，shape和 input 相同，dtype由 dtype 决定，Tensor使用的内存由 device 决定，参数 pin_memory 为 True ，表示使用锁页内存。

参数：

  • input (Tensor) - 任意维度的Tensor。

关键字参数：

  • dtype (mindspore.dtype, 可选) - 用来描述所创建的Tensor的 dtype 。如果为 None ，那么将会使用 input 的dtype。默认值： None 。

  • device (string, 可选) - 指定Tensor使用的内存来源。PyNative模式下支持 "Ascend" 、 "npu" 、 "cpu" 和 "CPU"。 图模式O0下支持 "Ascend" 和 "npu"。如果为 None ，那么将会使用 mindspore.set_device() 设置的值。默认值 None 。

  • pin_memory (bool, 可选) - 表示创建的Tensor是否使用锁页内存。如果为 True ，那么 device 应当为 "cpu" 或 "CPU"。 默认值 False 。

返回：

Tensor，具有与 input 相同的shape，但是数据内容没有初始化（可能是任意值）。

异常：

  • TypeError - input 不是Tensor。

  • RuntimeError - 如果 pin_memory 为True时， device 不为 "cpu" 或 "CPU"。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import mint, Tensor
>>> x = Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> output1 = mint.empty_like(x)
>>> print(output1)
[[0 0 0]
 [0 0 0]]
>>> output2 = mint.empty_like(x, dtype=mindspore.float64)
>>> print(output2)
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]