torch.arange函数
时间: 2023-10-08 13:05:01 浏览: 53
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。
相关问题
torch.arange()函数用法
torch.arange()函数是一个PyTorch中的张量创建函数,用于生成一个等差数列的一维张量。根据引用的官方文档,torch.arange()函数的参数为start、end和step,返回一个大小为(end-start)/step的一维张量,其中值在[start,end)之间,以step为步长等间隔取值。例如,可以使用torch.arange(0, 3, 0.5)来生成一个从0开始,步长为0.5,结束值小于3的一维张量。这将返回一个包含0,0.5,1.0,1.5和2.0的张量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Torch.arange函数的使用](https://blog.csdn.net/qq_43816599/article/details/130829235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Pytorch学习:部分函数使用方法](https://blog.csdn.net/weixin_44186785/article/details/127734265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Pytorch中torch.nn的损失函数](https://download.csdn.net/download/weixin_38747144/13743344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
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]])
```
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