torch.tensor中fill_(value)如何使用，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

創(chuàng)新互聯(lián)公司服務(wù)項目包括云溪網(wǎng)站建設(shè)、云溪網(wǎng)站制作、云溪網(wǎng)頁制作以及云溪網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，云溪網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到云溪省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

實驗代碼展示:

Microsoft Windows [版本 10.0.18363.1256](c) 2019 Microsoft Corporation。保留所有權(quán)利。

C:\Users\chenxuqi>conda activate ssd4pytorch2_2_0(ssd4pytorch2_2_0) C:\Users\chenxuqi>python
Python 3.7.7 (default, May  6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import torch>>> torch.manual_seed(seed=20200910)>>>>>> a = torch.randn(3,4)>>> a
tensor([[ 0.2824, -0.3715,  0.9088, -1.7601],[-0.1806,  2.0937,  1.0406, -1.7651],[ 1.1216,  0.8440,  0.1783,  0.6859]])>>> a.fill_(2020.0910)tensor([[2020.0909, 2020.0909, 2020.0909, 2020.0909],[2020.0909, 2020.0909, 2020.0909, 2020.0909],[2020.0909, 2020.0909, 2020.0909, 2020.0909]])>>> a
tensor([[2020.0909, 2020.0909, 2020.0909, 2020.0909],[2020.0909, 2020.0909, 2020.0909, 2020.0909],[2020.0909, 2020.0909, 2020.0909, 2020.0909]])>>> a[0,0]tensor(2020.0909)>>> a[0,0].item()2020.0909423828125>>>>>>

關(guān)于torch.tensor中fill_(value)如何使用問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。