比较与tf.fill的差异
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]]