比较与torch.full的功能差异

torch.full

torch.full(
    size,
    fill_value,
    *,
    out=None,
    dtype=None,
    layout=torch.strided,
    device=None,
    requires_grad=False
) -> Tensor

更多内容详见torch.full。

mindspore.numpy.full

mindspore.numpy.full(shape, fill_value, dtype=None) -> Tensor

更多内容详见mindspore.numpy.full。

差异对比

PyTorch：返回用fill_value填充的给定大小的张量。

MindSpore：MindSpore此API实现功能与PyTorch基本一致，但参数名不同。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数1	size	shape	功能一致，参数名不同
	参数2	fill_value	fill_value	功能一致
	参数3	dtype	dtype	功能一致
	参数4	out	-	不涉及
	参数5	layout	-	不涉及
	参数6	device	-	不涉及
	参数7	requires_grad	-	MindSpore无此参数，默认支持反向求导

代码示例1

对于参数fill_value，PyTorch的full算子支持类型为number，MindSpore支持类型包括int，float，bool，list，tuple。当MindSpore的full算子输入类型为list或tuple时，注意其shape要符合广播规则。

# PyTorch
import torch

torch_output = torch.full((2, 3), 1)
print(torch_output.numpy())
# [[1 1 1]
#  [1 1 1]]

# MindSpore
import mindspore

full_value = [[1, 1, 1],[1, 1, 1]]
ms_tensor_output = mindspore.numpy.full((2, 3), full_value)
print(ms_tensor_output)
# [[1 1 1]
#  [1 1 1]]