torch.arange的step
时间: 2023-12-07 07:04:44 浏览: 21
torch.arange的step参数用于指定每个元素之间的步长。它决定了生成的序列中相邻元素之间的差值。
例如,如果我们使用torch.arange(start=0, end=10, step=2)生成一个序列,它将从0开始,以步长为2逐步增加,直到达到10(不包括10)。生成的序列将是[0, 2, 4, 6, 8]。
默认情况下,step参数为1,这意味着生成的序列中相邻元素之间的差值为1。
相关问题
torch.arange.repeat
`torch.arange.repeat` 不是一个有效的 PyTorch 函数。`torch.arange` 函数返回一个从 `start` 开始,以 `step` 为步长,到 `end` 结束(不包括 `end`)的一维张量。而 `repeat` 方法则是将张量沿着指定的维度重复指定次数。
下面是一个使用 `torch.arange` 和 `repeat` 的例子:
```python
import torch
x = torch.arange(0, 5)
y = x.repeat(3, 1) # 沿着第一维重复 3 次,第二维不变
print(y)
```
输出:
```
tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
[0, 1, 2, 3, 4],
[0, 1, 2, 3, 4]])
```
torch.arange.reshape
`torch.arange`是PyTorch中的一个函数,用于创建一个等差数列。`reshape`是PyTorch中的一个方法,用于改变张量的形状。
具体来说,`torch.arange`的用法如下:
```python
torch.arange(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor
```
其中,`start`表示数列的起始值(默认为0),`end`表示数列的结束值(不包含在数列中),`step`表示数列中相邻两个数之间的差(默认为1),`out`表示输出张量,`dtype`表示输出张量的数据类型,`layout`表示输出张量的布局,`device`表示输出张量所在的设备,`requires_grad`表示输出张量是否需要梯度。
而`reshape`的用法如下:
```python
torch.Tensor.reshape(*shape) -> Tensor
```
其中,`*shape`表示一个可变参数,用于指定新张量的形状。