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pytorch.range()和pytorch.arange()的區(qū)別及說明

更新時間：2023年08月03日 14:28:37 作者：小餅干超人

這篇文章主要介紹了pytorch.range()和pytorch.arange()的區(qū)別及說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

pytorch.range()和pytorch.arange()的區(qū)別

>>> y=torch.range(1,6)
>>> y
tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])
>>> y.dtype
torch.float32
>>> z=torch.arange(1,6)
>>> z
tensor([1, 2, 3, 4, 5])
>>> z.dtype
torch.int64

心得

torch.range(start=1, end=6) 的結(jié)果是會包含end的，而
torch.arange(start=1, end=6)的結(jié)果并不包含end。
兩者創(chuàng)建的tensor的類型也不一樣。

參考：

torch.range

torch.arange

Pytorch torch.range()&torch.arange()

torch.range(start=1, end=6)

結(jié)果是會包含end的，創(chuàng)建的tensor的類型為float32。

torch.arange(start=1, end=6)

結(jié)果并不包含end，創(chuàng)建的tensor的類型為int64。

代碼

>>> y=torch.range(1,6)
>>> y
tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])
>>> y.dtype
torch.float32
>>> z=torch.arange(1,6)
>>> z
tensor([1, 2, 3, 4, 5])
>>> z.dtype
torch.int64

pytorch torch.arange

應(yīng)用

>>> torch.arange(5)
tensor([ 0,  1,  2,  3,  4])

API

torch.arange(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

參數(shù)	描述
start (Number)
end (Number)
step (Number)
out (Tensor, optional)
dtype (torch.dtype, optional)
layout (torch.layout, optional)
device (torch.device, optional)
requires_grad (bool, optional)

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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