【pytorch】torch.range() 和 torch.arange() ==＞以step为间隔输出从start到end的张量列表

Parameters

start (Number) – the starting value for the set of points. Default: 0.
end (Number) – the ending value for the set of points
step (Number) – the gap between each pair of adjacent points. Default: 1.

>>> 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

总结：

torch.range(start=1, end=6) 的结果是会包含end的，
而torch.arange(start=1, end=6)的结果并不包含end。
两者创建的tensor的类型也不一样。

更多例子：

>>> torch.arange(5)
tensor([ 0,  1,  2,  3,  4])
>>> torch.arange(1, 4)
tensor([ 1,  2,  3])
>>> torch.arange(1, 2.5, 0.5)
tensor([ 1.0000,  1.5000,  2.0000])

pytorch.range() 和 pytorch.arange() 的区别_哪惧明天，风高路斜-CSDN博客

torch.arange — PyTorch 1.10.0 documentation

【pytorch】torch.range() 和 torch.arange() ==＞以step为间隔输出从start到end的张量列表相关推荐

torch.range()和torch.arange()
示例文件 test.py import torchx = torch.arange(0, 6) print(x) print(x.type()) y = torch.range(0, 6) print ...
torch.range()和torch.arange()的区别
1. torch.arange()方法可以通过输出一个值来进行创建随机数,而torch.range()不可以: 2. torch.arange()不包含end的值.
torch.arange()和torch.range()的区别
1.最值得注意的区别 # torch.arange() x = torch.arange(1.0,6.0) print(x)输出:tensor([1., 2., 3., 4., 5.]) # torc ...
Pytorch torch.range()torch.arange()
torch.range(start=1, end=6) 结果是会包含end的,创建的tensor的类型为float32. torch.range(start=0, end, step=1, *, ou ...
torch.arange （不是 torch.range，不要用torch.range）
arange(lower, upper) [lower, upper) 左闭右开区间. ex1 T = torch.arange(0,5) print(T) T = torch.arange(0,1) ...
torch.arange()与torch.range()
torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requi ...
Pytorch高效降低内存 torch.utils.checkpoint()的使用
文章目录一.Checkpoint 机制二. torch.utils.checkpoint() 介绍 1.官网文档 2.源代码: 3 .补充 4.说明三. 几个使用示例 3. 1 示例1 3.2 ...
PyTorch：tensor、torch.nn、autograd、loss等神经网络学习手册（持续更新）
PyTorch1:tensor2.torch.nn.autograd.loss等神经网络学习手册(持续更新) 链接:画图.读写图片文章目录一.tensor 二.完整训练过程:数据.模型.可学习参数 ...
PyTorch学习笔记：torch.optim---Optimizer以及lr_scheduler
本文参考 PyTorch optim文档 1 概述 1.1 PyTorch文档:torch.optim解读下图是optim的文档 TORCH.OPTIM torch.optim is a packa ...

【pytorch】torch.range() 和 torch.arange() ==＞以step为间隔输出从start到end的张量列表

Parameters

【pytorch】torch.range() 和 torch.arange() ==＞以step为间隔输出从start到end的张量列表相关推荐

最新文章

热门文章