torch.arange()

torch.arange()函数是PyTorch库中的一个函数，用于创建一个等差数列。它接受三个参数：start（起始值，默认为0）、end（结束值）和step（步长，默认为1）。该函数返回一个包含从start到end（不包括end）的数列，步长为step。

例如，如果我们调用torch.arange(0, 10, 2)，就会返回一个包含0、2、4、6和8的张量。

相关问题

torch.arange

torch.arange(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)函数返回一个一维张量，其中包含从start到end（不包括end）的值，步长为step。可以通过指定dtype参数来指定输出张量的数据类型，如果不指定，则会根据输入参数进行推断。如果指定out参数，则输出结果将被写入该张量中。如果指定requires_grad=True，则输出张量将具有梯度属性，可以用于反向传播。

torch.range和torch.arange有什么区别

`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`。