torch.arange()与torch.range()

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

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

共同点：
输出一维tensor，输入一个数为end，输入两个数为start、end，三个数为start、end、step。

区别：
1.torch.arange()从start开始输出 [ e n d − s t a r t s t e p ] [\frac{end-start}{step} ] [stepend−start]个，torch.range()从start开始输出 [ e n d − s t a r t s t e p ] + 1 [\frac{end-start}{step} ]+1 [stepend−start]+1个元素。

2.两者输出的dtype不同。

>>> 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])
>>> torch.range(1, 4)
tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.])
>>> torch.range(1, 4, 0.5)
tensor([ 1.0000,  1.5000,  2.0000,  2.5000,  3.0000,  3.5000,  4.0000])

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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 ...
torch.arange() 与 torch.range()
参见:https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/88830026
pytorch torch.arange
应用 >>> torch.arange(5) tensor([ 0, 1, 2, 3, 4]) API torch.arange(start=0, end, step=1, out= ...
【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) – th ...
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.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.
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 ...
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