(torch.arange) PyTorch中Torch.arange函数详解
PyTorch 中的 torch.arange 函数是一个非常有用的函数，可以创建一个按照指定的步长在起始点和终止点间变化的一维张量。这个函数与 Python 的原生 range 函数类似。
下面是 torch.arange 的基本使用方法：
import torch
# torch.arange(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)
# start 是起始值，默认为0
# end 是结束值，这个数值不包含在内
# step 是步长，默认值是1
# out 是结果的输出张量，选择性参数
# dtype 设定返回张量的数据类型
# layout 设定张量的布局方式
# device 设定张量的所在设备（CPU或者GPU）
# requires_grad 设定是否需要计算梯度，默认为False
# 创建一个从0到10的一维张量，但不包含10
a = torch.arange(0, 10)
print(a)输出结果将会是：
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])如果你想要指定不同的步长，可以这样调用：
# 创建一个从0到10的张量，步长是2
a = torch.arange(0, 10, 2)
print(a)输出结果将会是：
tensor([0, 2, 4, 6, 8])如果你需要设定返回张量的数据类型，可以使用 dtype 参数：
# 创建一个float类型的从0到10的张量，步长是2
a = torch.arange(0, 10, 2, dtype=torch.float32)
print(a)输出的张量中的数会是浮点数：
tensor([0., 2., 4., 6., 8.])这是一个相对简单的函数，通常不需要复杂的配置和设置。当你在开发中需要生成一个范围内数值的序列时，torch.arange 是一个很方便的工具。
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