PyTorch torch.arange Funktion

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torch.arangeist eine Funktion in PyTorch, die zum Erstellen von Tensoren mit arithmetischer Progression verwendet wird. Sie erzeugt einen eindimensionalen Tensor, der eine arithmetische Folge vom Startwert bis zum Endwert enthält.

Dies wird im Deep Learning häufig verwendet, um Indizes, Bereichsarrays zu erstellen oder Sequenzen in Schleifen zu generieren.

Funktionsdefinition

torch.arange(start=0, end, step=1, dtype=None, device=None, requires_grad=False)

Parameters:

  • start(float, optional): Der Startwert der Sequenz, Standardwert ist 0.
  • end(float): Der Endwert der Sequenz (exklusiv).
  • step(float, optional): Die Schrittweite, Standardwert ist 1.
  • dtype(torch.dtype, optional): Gibt den Datentyp des Tensors an.
  • device(torch.device, optional): Gibt das Gerät an, auf dem der Tensor gespeichert ist.
  • requires_grad(bool, optional): Gibt an, ob Gradienten berechnet werden sollen.

Rückgabewert:

  • torch.Tensor: Gibt einen eindimensionalen Tensor zurück.

Anwendungsbeispiele

Beispiel 1: Von 0 bis 5

Beispiel

import torch

# Erzeuge eine arithmetische Folge von 0 bis 4
x = torch.arange(5)

print(x)

Das Ausgabeergebnis ist:

tensor([0, 1, 2, 3, 4])

Beispiel 2: Start- und Endwerte angeben

Beispiel

import torch

# Erzeuge eine arithmetische Folge von 2 bis 8
x = torch.arange(2, 9)

print(x)

Das Ausgabeergebnis ist:

tensor([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

Beispiel 3: Schrittweite angeben

Beispiel

import torch

# Erzeuge eine arithmetische Folge von 0 bis 10 mit Schrittweite 2
x = torch.arange(0, 11, 2)

print(x)

Das Ausgabeergebnis ist:

tensor([0, 2, 4, 6, 8, 10])

Beispiel 4: Negative Schrittweite

Beispiel

import torch

# Erzeuge eine arithmetische Folge von 10 bis 0 mit Schrittweite -2
x = torch.arange(10, 0, -2)

print(x)

Das Ausgabeergebnis ist:

tensor([10,  8,  6,  4,  2])

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