深入浅出Pytorch函数——torch.arange

9月前作者：von Neumann 分类：Toy博客阅读(51) 违法举报

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语法

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

当dtype表示浮点类型时，为了避免浮点计算误差，建议给end加上一个极小值epsilon，使边界可以更加明确。

返回值

返回以步长step均匀分隔给定数值区间[start , end)长度为 $\left\lceil \frac{\text{end} - \text{start}}{\text{step}} \right\rceil$ 的一维张量，数据类型为dtype。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-443685.html

参数

start：张量的起始值，默认值是 $0$
end：张量的结束值
step：张量中每对相邻点之间的间隙，默认值是 $1$
out：输出张量
dtype：返回张量的所需数据类型。如果为None，使用全局默认值；如果未指定数据类型，则从其他输入参数推断数据类型。
layout：返回张量的期望布局，默认值为torch.strided
device：期望计算该张量的设备。:如果为None，使用默认的当前设备（参见torch.set_default_tensor_type()）。
requires_grad：当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息，默认为False

实例

>>> 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])

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