torch.arange()与torch.range()

本文介绍了PyTorch中的torch.arange()和torch.range()函数,它们都能生成一维张量。torch.arange()从start开始输出[step, end - start]个元素,而torch.range()则输出[step, end - start] + 1个元素。此外,两者的默认输出数据类型也有所不同。" 113918786,9536789,Java数组实现栈:详细步骤与源码解析,"['数据结构', 'Java', '数组实现']

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

torch.range(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

共同点:
输出一维tensor,输入一个数为end,输入两个数为start、end,三个数为start、end、step。

区别:
1.torch.arange()从start开始输出 [end−startstep][\frac{end-start}{step} ][stependst

### PyTorch `tensor` 和 `arange` 的使用方法区别 #### 创建张量的方式对比 创建空张量可以使用如下方式: ```python import torch empty_tensor = torch.tensor([]) print(empty_tensor) # 输出: tensor([]) ``` 这种方式适合于初始化一个没有任何元素的张量对象[^1]。 对于生成具有特定模式数值序列的情况,则更适合使用 `torch.arange()` 函数。此函数能够按照指定起始值、终止值以及步长来构建一维张量: ```python sequence_tensor_1 = torch.arange(3) print(sequence_tensor_1) # 输出: tensor([0, 1, 2]) sequence_tensor_2 = torch.arange(1, 4, 1.0) print(sequence_tensor_2) # 输出: tensor([1., 2., 3.]) ``` 上述例子展示了如何通过不同的参数组合灵活地控制所生成的一维数组的内容[^2]。 #### 参数差异分析 - **`torch.tensor(data)`**: 接受 Python 列表或其他类型的可迭代数据结构作为输入,并据此构造一个新的张量实例。当传入为空列表时,会得到形状为 `(0,)` 的零长度张量。 - **`torch.arange(start=0, end, step=1)`**: 主要用于快速生成一系列连续整数或浮点数构成的一维向量,默认情况下从起点到终点之间按固定间隔取样形成新的张量。需要注意的是,在某些版本中可能不推荐直接调用 `torch.range()`, 而应优先考虑更稳定的替代方案如 `torch.arange()` 或者其他专门设计用来处理离散采样的 API [^3]. 综上所述,两者的主要应用场景有所不同:前者适用于基于已有数据集创建任意维度和大小的新张量;后者则专注于高效便捷地生产线性分布的数据集合。
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