无名阁,只为技术而生。流水不争先,争的是滔滔不绝。

(torch.arange) PyTorch中Torch.arange函数详解 PyTorch 中的 torch.arange 函数 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 1个月前 (05-29) 39次浏览 已收录 扫描二维码

(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。
(python 读取文件) Python 读取文件(read)函数使用方法 Python文件读取操作 全网首发(图文详解1)
(admin md5) 方便的大家admin及admin888 经过 md5加密后16位和32位代码 MD5密码散列函数:生成128位哈希值 全网首发(图文详解1)

喜欢 (0)
[]
分享 (0)
关于作者:
流水不争先,争的是滔滔不绝