Función torch.arange de PyTorch

Pytorch torch 参考手册Manual de referencia de Pytorch torch

torch.arangeEs una función en PyTorch utilizada para crear tensores de progresión aritmética. Crea un tensor unidimensional que contiene una secuencia aritmética desde el valor inicial hasta el valor final.

Esto se usa comúnmente en aprendizaje profundo para crear índices, matrices de rango o generar secuencias en bucles.

Definición de la función

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

Parámetros:

  • start(float, opcional): valor inicial de la secuencia, por defecto 0.
  • end(float): valor final de la secuencia (no incluido).
  • step(float, opcional): tamaño del paso, por defecto 1.
  • dtype(torch.dtype, opcional): especifica el tipo de datos del tensor.
  • device(torch.device, opcional): especifica el dispositivo de almacenamiento del tensor.
  • requires_grad(bool, opcional): si se necesita calcular gradientes.

Valor de retorno:

  • torch.TensorDevuelve un tensor unidimensional.

Ejemplos de uso

Ejemplo 1: De 0 a 5

Ejemplo

import torch

# Crear una secuencia aritmética de 0 a 4
x = torch.arange(5)

print(x)

El resultado de salida es:

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

Ejemplo 2: Especificar valor inicial y valor final

Ejemplo

import torch

# Crear una secuencia aritmética de 2 a 8
x = torch.arange(2, 9)

print(x)

El resultado de salida es:

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

Ejemplo 3: Especificar el paso

Ejemplo

import torch

# Crear una secuencia aritmética de 0 a 10, con paso de 2
x = torch.arange(0, 11, 2)

print(x)

El resultado de salida es:

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

Ejemplo 4: Paso negativo

Ejemplo

import torch

# Crear una secuencia aritmética de 10 a 0, con paso de -2
x = torch.arange(10, 0, -2)

print(x)

El resultado de salida es:

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

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