比较与tf.fill的功能差异

tf.fill

tf.fill(dims, value, name=None) -> Tensor

更多内容详见tf.fill。

mindspore.ops.fill

mindspore.ops.fill(type, shape, value) -> Tensor

更多内容详见mindspore.ops.fill。

差异对比

TensorFlow：‎用于生成具有标量值的张量。

MindSpore：与TensorFlow实现同样的功能，仅参数名不同。

分类	子类	TensorFlow	MindSpore	差异
参数	参数1	dims	shape	功能一致，参数名不同
	参数2	value	value	-
	参数3	name	-	不涉及
	参数4	-	type	指定输出Tensor的数据类型

代码示例1

两个API实现功能相同，MindSpore仅多一个指定输出的类型参数，其余参数用法相同。

# TensorFlow
import tensorflow as tf
import numpy as np

dims = np.array([2,3])
value = 9
output = tf.fill(dims, value)
output_m = output.numpy()
print(output_m)
#[[9 9 9]
# [9 9 9]]

# MindSpore
import mindspore
import mindspore.ops as ops

type = mindspore.int32
shape = tuple((2,3))
value = 9
output = ops.fill(type, shape, value)
print(output)
#[[9 9 9]
# [9 9 9]]