cupyx.zeros_like_pinned#

cupyx.zeros_like_pinned(a, dtype=None, order='K', subok=None, shape=None)[source]#

返回一个新的、零初始化的 NumPy 数组，其形状和数据类型与给定数组相同。

这是一个便捷函数，与 numpy.zeros_like() 相同，只是底层内存是固定的/页面锁定的。

此函数目前不支持 subok 选项。

参数:

  • a (numpy.ndarray 或 cupy.ndarray) – 基数组。

  • dtype – 数据类型指定器。a 的 dtype 默认被使用。

  • order ({'C', 'F', 'A', 或 'K'}) – 覆盖结果的内存布局。'C' 表示 C 序，'F' 表示 F 序，'A' 表示如果 a 是 Fortran 连续的则为 'F'，否则为 'C'。'K' 表示尽可能匹配 a 的布局。

  • subok – 尚不支持，必须为 None。

  • shape (int 或 tuple of ints) – 覆盖结果的形状。如果 order='K' 且维度数未改变，则会尝试保持原有顺序，否则默认为 order='C'。

返回:

一个填充了零的数组。

返回类型:

numpy.ndarray

另请参阅

numpy.zeros_like()