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torch.nn.init模块中的所有函数都用于初始化神经网络参数，因此它们都在torc.no_grad()模式下运行，autograd不会将其考虑在内。

该函数用单位矩阵填充二维输入张量，其在线性层中保留尽可能多的输入特征。

语法

torch.nn.init.eye_(tensor)

参数

• tensor：[Tensor] 一个2维张量torch.Tensor

返回值

一个torch.Tensor且参数tensor也会更新

实例

w = torch.empty(3, 5)
nn.init.eye_(w)

函数实现

def eye_(tensor):r"""Fills the 2-dimensional input `Tensor` with the identitymatrix. Preserves the identity of the inputs in `Linear` layers, where asmany inputs are preserved as possible.Args:tensor: a 2-dimensional `torch.Tensor`Examples:>>> w = torch.empty(3, 5)>>> nn.init.eye_(w)"""if tensor.ndimension() != 2:raise ValueError("Only tensors with 2 dimensions are supported")with torch.no_grad():torch.eye(*tensor.shape, out=tensor, requires_grad=tensor.requires_grad)return tensor