在 PyTorch 中，`torch.zeros()` 是一个非常基础且实用的函数，用于创建一个全为 0 的张量（Tensor）。无论是深度学习模型的初始化还是算法开发，它都扮演着重要角色。💡
首先，它的基本语法是：
```python
torch.zeros(sizes, , out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
```
🌟 功能解析
- `sizes`：指定输出张量的形状，可以是整数或元组形式。例如：`torch.zeros(2, 3)` 创建一个 2x3 的二维张量。
- 参数如 `dtype` 和 `device` 可以进一步定义数据类型和存储设备（CPU 或 GPU），满足多样化需求。
🛠️ 使用场景
想象一下，当你需要构建神经网络时，某些权重可能需要初始化为零（尽管通常推荐随机初始化）。此时，`torch.zeros()` 就派上用场了！此外，在图像处理中，它也常用于生成掩码或模板矩阵。
💡 小贴士
虽然简单，但要注意：全零张量可能会导致梯度消失问题，因此在实际应用中需谨慎使用。如果是为了填充操作，建议结合其他方法优化性能。
掌握 `torch.zeros()`，让你的代码更加高效优雅！✨