在PyTorch中，torch.empty()是一个常用的Tensor构造函数。他返回一个未初始化的Tensor，这个Tensor的数值取决于内存空间中的初始状态。由于我们不确定Tensor的初始值，因此在使用它之前，我们必须用实际的值来对其进行初始化。本文将从几个方面详细介绍torch.empty()。
一、torch.empty函数
torch.empty(size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
torch.empty()函数使用顾名思义，它返回一个未初始化的Tensor对象，同时从给定的size和dtype参数确定其形状和数据类型。在创建一个自定义的Tensor的时候，这个函数非常有用。下面是使用torch.empty()来创建一个形状为（5, 3）的Tensor对象的代码示例：
import torch x = torch.empty(5, 3) print(x)
运行结果如下：
tensor([[3.0672e-04, 2.2421e+20, 6.3043e-10],
[4.8880e+27, 3.0352e-12, 2.3694e+20],
[9.8516e+27, 1.8437e+20, 3.5361e-09],
[1.7050e+22, 2.3316e+20, 1.9430e+31],
[1.9430e+31, 2.9404e+20, 7.0745e+20]])
从代码输出可以看出，返回的Tensor对象的数值是随机分布的，因为它没有被初始化。这也意味着返回的Tensor对象的数值无法预测，应该在使用之前对其进行初始化。
二、torch.empty_cache函数
在使用PyTorch运行程序时，我们有时会遇到内存泄漏的问题。这是因为在程序运行时，PyTorch会占用很多内存，如果不及时清理内存，就会导致内存泄漏的问题。在这种情况下，可以使用torch.empty_cache()来释放不必要的缓存空间。下面是使用torch.empty_cache()来释放内存的代码示例：
import torch x = torch.rand(20000, 20000) y = torch.rand(20000, 20000) z = torch.rand(20000, 20000) torch.empty_cache()
运行完上面的代码后，可以通过任务管理器查看程序占用的内存是否被释放。
三、torch.empty_like函数
与torch.empty()类似，torch.empty_like()函数也返回一个未初始化的Tensor对象，但是它使用另一个Tensor对象的形状和数据类型作为参数。我们可以理解为使用一份“克隆体”来创建一个新的Tensor对象。下面是使用torch.empty_like()来创建与已有Tensor对象z相同形状和数据类型的新的Tensor对象的代码示例：
import torch
z = torch.tensor([[5.5, 3],
[1.0, 2.0],
[4.0, 6.0]])
x = torch.empty_like(z)
print(x)
运行结果如下：
tensor([[1.9045e-09, 3.0355e-12],
[1.8597e+28, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 0.0000e+00]])
四、torch.empty.random_函数
torch.empty.random_()是在torch.empty()的基础上生成均匀分布的随机数，在一定程度上满足一些模拟需求。同时torch.empty()不太适合对小数运算的场景，由此可以选择使用该函数。下面是生成均匀分布随机数的代码示例：
import torch x = torch.empty(5, 3).random_(0, 10) print(x)
运行结果如下：
tensor([[2, 7, 8],
[9, 0, 7],
[1, 0, 7],
[1, 3, 7],
[7, 9, 2]])
五、torch.empty性能优化和使用建议
虽然torch.empty()函数在创建自定义的Tensor对象时非常有用，但是在Tensor剪枝和优化等方面还存在优化的空间。TensorFlow构建Tensor的方法在Tensor空间管理中有更高的可读性。因此，在相关场景下应优先使用TensorFlow的方式。
在使用torch.empty()函数创建Tensor对象时，应注意在使用之前对其进行初始化。而在内存泄漏的问题中应使用torch.empty_cache()函数及时清理内存。
六、总结
在本文中，我们对torch.empty()函数进行了全面的介绍。首先我们介绍了torch.empty()函数的基本用法，并举例说明如何使用该函数创建未初始化的Tensor对象，然后我们介绍了torch.empty_cache()函数，它能帮助我们处理程序运行过程中的内存泄漏问题。接着，我们介绍了torch.empty_like()函数，它可以使用已有Tensor对象的形状和数据类型作为参数来创建Tensor对象。最后，我们介绍了torch.empty.random_()函数，它能够方便地生成均匀分布的随机数。在使用torch.empty()函数时，应注意在使用之前对其进行初始化，避免出现不可预期的结果。对于内存泄漏问题，应及时使用torch.empty_cache()函数释放内存，提高程序的执行效率。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/286210.html
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