.. _cn_api_tensor_empty_like:

empty_like
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.. py:function:: paddle.empty_like(shape, dtype=None, name=None)


该OP根据 ``x`` 的shape和数据类型 ``dtype`` 创建未初始化的Tensor。如果 ``dtype`` 为None，则Tensor的数据类型与 ``x`` 相同。

参数：
    - **x** (Tensor) – 输入Tensor, 输出Tensor和x具有相同的形状，x的数据类型可以是bool，float16，float32，float64，int32，int64。
    - **dtype** （np.dtype|str， 可选）- 输出变量的数据类型，可以是bool，float16，float32，float64，int32，int64。若参数为None，则输出变量的数据类型和输入变量相同，默认值为None。
    - **name** （str，可选）- 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为None。
    
返回：返回一个根据 ``x`` 和 ``dtype`` 创建并且尚未初始化的Tensor。

**代码示例**：

.. code-block:: python

    import paddle
    import numpy as np

    paddle.disable_static()   # Now we are in imperative mode
    paddle.set_device("cpu")  # and use cpu device

    x = paddle.randn([2, 3], 'float32')
    output = paddle.empty_like(x)
    #[[1.8491974e+20 1.8037303e+28 1.7443726e+28]     # uninitialized
    # [4.9640171e+28 3.0186127e+32 5.6715899e-11]]    # uninitialized
