深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones_like

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返回一个和输入参数x具有相同形状的数值都为1的Tensor，数据类型为dtype或者和x相同，如果dtype为None，则输出Tensor的数据类型与x相同。

语法

paddle.ones_like(x, dtype=None, name=None)

参数

• x：[Tensor] 输入的Tensor，数据类型可以是bool、float16l、float32l、float64l、int32l、int64。
• dtype：[可选，np.dtype/str] 要创建的Tensor的数据类型，可以为bool、float16、float32、float64、int32 或int64。如果dtype为None，那么数据类型为float32。
• name：[可选，str] 具体用法请参见Name，一般无需设置，默认值为None。

返回值

和x具有相同形状的数值都为1的Tensor，数据类型为dtype或者和x相同。

实例

import paddle

x = paddle.to_tensor([1,2,3])
out1 = paddle.ones_like(x) # [1., 1., 1.]
out2 = paddle.ones_like(x, dtype='int32') # [1, 1, 1]

函数实现

def ones_like(x, dtype=None, name=None):
    """
    Returns a Tensor filled with the value 1, with the same shape and
    data type (use ``dtype`` if ``dtype`` is not None) as ``x``.
    Args:
        x(Tensor): The input tensor which specifies shape and dtype. The
            dtype of ``x`` can be bool, float16, float32, float64, int32, int64.
        dtype(str|np.dtype, optional): The data type of the
            output tensor. Supported data types: bool, float16, float32, float64,
            int32, int64. If ``dtype`` is None, the data type is the same as ``x``.
            Default is None.
        name(str, optional): For details, please refer to :ref:`api_guide_Name`. Generally, no setting is required. Default: None.
    Returns:
        Tensor: A Tensor filled with the value 1, with the same shape and
        data type (use ``dtype`` if ``dtype`` is not None) as ``x``.
    Examples:
        .. code-block:: python
            import paddle
            x = paddle.to_tensor([1,2,3])
            out1 = paddle.ones_like(x) # [1., 1., 1.]
            out2 = paddle.ones_like(x, dtype='int32') # [1, 1, 1]
    """
    return full_like(x=x, fill_value=1, dtype=dtype, name=name)