pytorch 的 torch.arange() 函数详解：创建数值序列张量
本文将详细介绍 PyTorch 中 torch.arange() 函数的功能、参数以及使用方法，并辅以代码示例。torch.arange() 函数用于创建包含指定范围内的数值序列的张量。
函数签名:
torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)
参数:
-
start(可选): 序列的起始值 (默认为 0)。可以是整数、浮点数、复数或布尔值，也可以是 0 维张量。必须小于等于end。 -
end(必需): 序列的结束值 (不包含在序列中)。可以是整数、浮点数、复数或布尔值，也可以是 0 维张量。必须大于等于start。 -
step(可选): 序列中元素之间的步长 (默认为 1)。必须大于 0。可以是整数、浮点数、复数或布尔值，也可以是 0 维张量。 -
out(可选): 输出张量。必须使用out=指定。 -
dtype(可选): 输出张量的类型。如果未指定，则根据start、end和step推断。对于浮点数，会使用torch.get_default_dtype()。必须使用dtype=指定。 -
layout(可选): 输出张量的布局。 -
device(可选): 输出张量的设备。如果未指定，则使用torch.get_default_device()。必须使用device=指定。 -
requires_grad(可选): 指示是否需要计算梯度 (默认为False)。必须使用requires_grad=指定。
返回值:
一个包含指定范围内的数值序列的一维张量。
代码示例:
import torch # 基本用法 torch.arange(5) # end=5, start=0, step=1 # tensor([0, 1, 2, 3, 4]) torch.arange(1, 5) # start=1, end=5, step=1 # tensor([1, 2, 3, 4]) torch.arange(1, 10, 2) # start=1, end=10, step=2 # tensor([1, 3, 5, 7, 9]) # 使用浮点数 torch.arange(1.0, 5.0, 0.5) # tensor([1.0000, 1.5000, 2.0000, 2.5000, 3.0000, 3.5000, 4.0000, 4.5000]) # 使用负数 torch.arange(-5, 5) # tensor([-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4]) # 使用张量作为参数 torch.arange(start=torch.tensor(1), end=torch.tensor(5)) # tensor([1, 2, 3, 4]) # 指定数据类型 torch.arange(5, dtype=torch.float32) # tensor([0., 1., 2., 3., 4.]) # 指定设备 (假设存在 CUDA 设备) torch.arange(5, device='cuda') # tensor([0, 1, 2, 3, 4], device='cuda:0') # requires_grad 参数 torch.arange(5, requires_grad=True) # tensor([0, 1, 2, 3, 4], requires_grad=True)
与 range() 函数的比较:
range() 函数与 arange() 类似，但 range() 已被弃用，建议使用 arange()。
注意: out、dtype、device 和 requires_grad 参数都需要使用关键字参数的形式指定。
希望这个详细的解释和示例能够帮助您理解和使用 PyTorch 的 torch.arange() 函数。 请记住查阅其他相关函数，例如 torch.linspace() 和 torch.logspace()，以进一步扩展您的 PyTorch 知识。
