pytorch.range() 和 pytorch.arange() 的区别

最新推荐文章于 2025-07-13 14:34:10 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-13 14:34:10 发布 · 821 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37586991/article/details/88830026

部署运行你感兴趣的模型镜像

在这里插入图片描述
总结：

torch.range(start=1, end=6) 的结果是会包含end的，
而torch.arange(start=1, end=6)的结果并不包含end。
两者创建的tensor的类型也不一样。
参考：
torch.range
torch.arange

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

pytorch torch.arange函数介绍
qq_27390023的博客
01-07 1120
是 PyTorch 中用于创建具有等间距值的一维张量的函数。它类似于 Python 的range函数，但生成的是张量。
周总结（2019.9.2-2019.9.8）
chengsilin666的博客
02-21 241
技术总结： s[::k]的意思是“每k个项目” torch.range(start=1, end=6)的结果是会包含end的， 而torch.arange(start=1, end=6)的结果并不包含end。 两者创建的tensor的类型也不一样。 ...
Pytorch range()
qq_38261075的博客
12-07 792
可参考：Python Pytorch range()用法及代码示例
pytorch中arange()函数用法
weixin_43498449的博客
11-30 7558
语法：torch.arange(start=0,end,step=1) 解释：开始默认为0，步长默认为1，可以不写；终值必须写 返回的个数： 举例：
pytorch.range() 和 pytorch.arange()
weixin_36670529的博客
05-12 850
>>> y=torch.range(1,6) >>> y tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) >>> y.dtype torch.float32 >>> z=torch.arange(1,6) >>> z tensor([1, 2, 3, 4, 5]) >>&gt...
Pytorch之torch.range()语法、参数和实际应用案例
最新发布
王国平的博客
07-13 314
生成从 `start` 到 `end`（包含 `end`）的等差数列，步长为 `step`。
Deep-Learning-with-PyTorch.rar
11-25
PyTorch puts these superpowers in your hands, providing a comfortable Python experience that gets you started quickly and then grows with you as you—and your deep learning skills—become more ...
Pytorch.transforms 数据处理
qq_34928047的博客
08-26 897
RandomErasing数据处理 我因为是做图像修复领域的，所以需要对数据进行随机擦除的预处理操作。 RandomerasingRandomErasing数据处理RandomErasing函数解析transform模块的使用相关代码 RandomErasing函数解析 def __init__(self, p=0.5, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=0, inplace=False): assert isinstance(v
pytorch每日一学20(torch.arange()、torch.range()、torch.linespace()、torch.logspace())根据步长创造一维tensor
热门推荐
Fluid_ray的博客
11-17 2万+
第20学 此次学习所有的根据步长创建一维tensor的几个方法，因为基本相似，所以把他们都放在一起，并进行比较。 torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.range(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch
torch.arange() 与 torch.range()
weixin_45595437的博客
02-14 2507
参见：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/88830026
pytorch中arange和range的区别
Warmth_Dream的博客
10-14 390
torch.range(start, end)和torch.arange(start, end) 举例： import torch a = torch.range(1, 6) print('a: ', a) b = torch.arange(1, 6) print('b: ', b) a: tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) b: tensor([1, 2, 3, 4, 5]) 从输出可以明显看出，range包括end，而arange不包括end。同时可..
torch.arrange和torch.range用法
weixin_47156261的博客
05-09 5215
torch.arrange:
torch.arange
Elvira521yan的博客
07-06 5507
torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor 返回一个一维向量，其大小为，取值区间为[start,end)，从start开始，以step为步长增加，直到end结束（不包括end） 例子： >>> torch.arange(5) tensor([ 0, 1, 2...
torch.arange()
weixin_47041940的博客
10-14 1237
torch.arrang()用于返回一个张量，张量中的元素是在一定范围内按一定步长取值的整数。
Python之torch.range() torch.arange()
weixin_43120238的博客
09-05 787
PyTorch torch.arange
程永强
06-14 2365
PyTorch torch.arange
torch.arange()与torch.range()
Jet__P的博客
07-14 1372
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
【PyTorch】torch.arange() 函数：创建等差序列的张量
彬彬侠的博客
02-09 1492
torch.arange是PyTorch中用于生成一个指定范围内的张量，其元素是按一定步长排列的。这个函数非常适合于创建具有等差序列的张量。函数签名：torch.arange(start=0,end,step=1,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)
pytorch.nn进阶
03-13
首先，nn.ModuleList和nn.Sequential的区别是什么？ModuleList允许动态添加模块，适合需要条件或循环结构的网络，而Sequential是顺序执行的。这部分可以作为高级用法的一个点。 接下来，自定义层的创建。用户可能...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值