torch.arange函数

时间: 2023-10-08 13:05:01 浏览: 100

浅谈Python中range与Numpy中arange的比较

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在Python编程语言中，`range`和`numpy.arange`都是用来生成序列的工具，但它们在功能、使用场景以及返回类型上存在显著差异。这里我们将深入探讨这两个函数的异同，以及它们各自的特点。让我们看看它们的共同点： 1. **参数一致性**：无论是`range`还是`arange`，它们都接受`start`、`stop`和可选的`step`参数。`start`表示序列的起始值，`stop`是不包括在内的终止值，`step`是序列中相邻元素间的间隔。 2. **不包含结束值**：两者生成的序列均包含起始值，但不包含结束值。 3. **等差特性**：无论是`range`的整数序列还是`arange`的数值序列，它们都是等差的，即相邻元素之间的差是恒定的。接下来，我们分析它们的不同之处： 1. **类型限制**：`range`仅接受整数参数，而`numpy.arange`则可以处理整数和浮点数，使得它可以用于更广泛的数值计算。 2. **返回类型**：`range`返回的是一个不可变的序列对象，实际存储的是开始、结束和步长，占用内存小；而`numpy.arange`返回的是`numpy.ndarray`，一个高效且灵活的数组对象，可以进行各种数值计算操作。 3. **精度问题**：对于浮点数，`numpy.arange`的精度可能不如预期，尤其是在步长为非整数时，可能因为浮点数运算的精度问题导致结果不准确，这时推荐使用`numpy.linspace`来获得更精确的等差序列。现在，我们详细了解一下`range`： `range`函数在Python中主要用于控制循环次数，尤其是与`for`循环结合使用。其官方文档定义`range`为不可变的数字序列，适用于有限次数的循环。例如： ```python for i in range(5): print(i) ``` 这段代码将打印从0到4的整数，不包括5。`range`的参数必须是整数，它占用的内存较小，适合处理大规模数据。接着，我们探讨`numpy.arange`： `numpy.arange`与`range`相似，但它返回的是一个`numpy`数组，这使其能够支持数组计算和数学操作。`numpy`库是专门为数值计算设计的，因此在科学计算和数据分析领域非常常用。例如： ```python import numpy as np arr = np.arange(5) print(arr) ``` 这段代码将创建一个从0到4的数组。`numpy.arange`允许使用浮点数，但请注意，非整数步长可能导致不一致的结果。关于`xrange`，它是Python 2.x中的一个特殊类型，类似于`range`，但返回的是一个迭代器，而不是一个完整的列表。在Python 3.x中，`xrange`已被`range`所取代，因此在现代Python版本中，我们通常只使用`range`。总结来说，`range`适合基本的整数序列和控制循环，内存效率高，而`numpy.arange`则适用于数值计算和数组操作，提供更丰富的数学功能，但可能会因浮点数精度问题导致不一致的结果。在选择使用哪一个时，应根据具体需求和性能考虑。

torch.arange函数是一个创建一个等差数列的函数，其语法为torch.arange(start=0, end, step=1, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)。其中，start表示数列的起始值，默认为0；end表示数列的结束值（不包括该值）；step表示数列中相邻两个值之间的差，默认为1；dtype表示输出数列的类型；layout表示输出数列的布局，默认为torch.strided；device表示输出数列所在的设备；requires_grad表示是否需要梯度，默认为False。

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def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

torch.arange()函数用法

torch.arange

if self.num_pos_feats_x != 0 and self.num_pos_feats_y != 0: y_embed = torch.arange(h, dtype=torch.float32, device=x.device).unsqueeze(1).repeat(b, 1, w) x_embed = torch.arange(w, dtype=torch.float32, device=x.device).repeat(b, h, 1) z_embed = depth.squeeze().to(dtype=torch.float32, device=x.device)

torch.arange.repeat

torch.arange.reshape

UUserWarning: torch.range is deprecated and will be removed in a future release because its behavior is inconsistent with Python's range builtin. Instead, use torch.arange, which produces values in [start, end). print(torch.range(1, 11, 2))

python torch.arange

torch.arange()

div_term = torch.exp((torch.arange(0, size, 2, dtype=torch.float) * -(math.log(10000.0) / size)))

center_h = (torch.arange(in_height, device=device) + offset_h) center_w = (torch.arange(in_width, device=device) + offset_w) shift_y, shift_x = torch.meshgrid(center_h, center_w) shift_y, shift_x = shift_y.reshape(-1), shift_x.reshape(-1)

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