torch.range和torch.arange有什么区别
时间: 2024-10-30 19:03:47 浏览: 25
浅谈Python中range与Numpy中arange的比较
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`torch.range` 和 `torch.arange` 都是 PyTorch 中用于生成张量范围的函数,它们的主要区别在于:
1. **起点和步长**:
- `torch.arange(start, end=None, step=1, dtype=None, device=None)` 函数默认从0开始,如果提供了 `start` 参数,则从该值开始。步长默认为1,可以指定 `step` 来改变步进。
- `torch.range(start, end, step=1)` 这种用法更简洁,它等价于 `torch.arange(start, start+end, step)`,即从 `start` 到 `start + (end - start) // step` 的整数序列。
2. **包含终点**:
- `torch.arange` 默认不包含终点,也就是说,生成的张量最后一个元素是小于给定的 `end` 的。
- 如果需要包含终点,可以设置 `endpoint=True` 或者提供确切的 `num_steps`,比如 `torch.arange(0, 5, endpoint=True)` 将会包括 `4` 这个值。
3. **类型和设备**:
- 这两个函数都允许用户指定返回张量的数据类型 (`dtype`) 和设备 (`device`)。
总之,如果你想要从特定数值开始并按固定步长生成序列,推荐使用 `torch.arange`;而如果你只是想知道从0到某个数的所有整数,可以用默认的 `torch.range`。
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