PyTorch中Torch.arange函数详解

torch.arange函数详解

官方文档：torch.arange

函数原型

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

用法

返回大小为的一维张量，其值介于区间 为步长等间隔取值

参数说明

关键字参数

代码示例

>>> torch.arange(5)  # 默认以 0 为起点
   tensor([ 0,  1,  2,  3,  4])
   >>> torch.arange(1, 4)  # 默认间隔为 1
   tensor([ 1,  2,  3])
   >>> torch.arange(1, 2.5, 0.5)  # 指定间隔 0.5
   tensor([ 1.0000,  1.5000,  2.0000])

pyTorch中torch.range()和torch.arange()的区别

torch.range()和torch.arange()的区别

x = torch.range(-8, 8)
y = torch.arange(-8, 8)
print(x, x.dtype)
print(y, y.dtype)

output：

   tensor([-8., -7., -6., -5., -4., -3., -2., -1., 0., 1., 2., 3., 4., 5.,6., 7., 8.]) torch.float32
   tensor([-8, -7, -6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) torch.int64

可以看到，torch.range()的范围是[-8, 8]，类型为torch.float32

torch.arange()的范围是[-8, 8)，类型为torch.int64

在梯度设置时会出现错误：

x = torch.range(-8, 8, 1, requires_grad=True)
y = torch.arange(-8, 8, 1, requires_grad=True)
print(x, x.dtype)
print(y, y.dtype)

即只有当类型为float时才可设置requires_grad=True，故可将

y = torch.arange(-8, 8, 1, requires_grad=True)

改为以下，即手动改变数据类型即可。

y = torch.arange(-8.0, 8.0, 1.0, requires_grad=True)

output：
   tensor([-8., -7., -6., -5., -4., -3., -2., -1., 0., 1., 2., 3., 4., 5.,6., 7., 8.], requires_grad=True)
   torch.float32
   tensor([-8., -7., -6., -5., -4., -3., -2., -1., 0., 1., 2., 3., 4., 5.,6., 7.], requires_grad=True)
   torch.float32

来源：https://blog.csdn.net/weixin_44504393/article/details/127092330