torch.range()和torch.arange()的区别

最新推荐文章于 2025-07-13 14:34:10 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： pytorch python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39697468/article/details/120772150
本文详细介绍了PyTorch中的torch.arange()和torch.range()两个函数，重点讨论它们在生成数值序列时的区别。torch.arange()不包含结束值且常用于创建随机数的上下限，而torch.range()则包含结束值，更适合直接生成连续的数值序列。了解这些区别对于高效使用PyTorch进行数值计算至关重要。

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1. torch.arange()方法可以通过输出一个值来进行创建随机数，而torch.range()不可以；

2. torch.arange()不包含end的值。

pytorch.range() 和 pytorch.arange() 的区别
jacke121的专栏
03-06 4694
import torch y = torch.range(1, 6) print(y) print(y.dtype) z = torch.arange(0, 6) print(z) print(z.dtype)
torch.arange()与torch.range()
Jet__P的博客
07-14 1335
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
【torch小知识点02】torch.range()和torch.arange()的区别
羊老羊
01-23 1665
torch.arange() 和 torch.range()区别
torch.range和torch.arange的区别
Mr-WuRuSong
09-18 498
转自：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/88830026
pyTorch中torch.range()和torch.arange()的区别
Bryce-HJ
07-14 2631
torch.range()和torch.arange()的区别 x = torch.range(-8, 8) y = torch.arange(-8, 8) print(x, x.dtype) print(y, y.dtype) output：    tensor([-8., -7., -6., -5., -4., -3., -2., -1., 0., 1., 2., 3., 4., 5.,6., 7., 8.]) torch.float32    tensor([-8, -7, -6,
torch中arange和range的区别
qq_41776136的博客
03-24 294
最重要的的区别： torch.arange() x = torch.arange(1.0,5.0) print(x) 输出：tensor([1., 2., 3., 4.]) torch.range() y = torch.range(1.0,5.0) print(y) 输出：tensor([1., 2., 3., 4., 5.]) 可以看到： torch.arange(start,end)的结果不包括end torch.range(start,end)的结果包括end ...
pytorch torch.arange函数介绍
qq_27390023的博客
01-07 1010
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。
torch.range和torch.arange有什么区别
10-30
`torch.range` 和 `torch.arange` 都是 PyTorch 中用于生成张量范围的函数，它们的主要区别在于： 1. **起点和步长**： - `torch.arange(start, end=None, step=1, dtype=None, device=None)` 函数默认从0开始，...
random.randrange与torch.arange的用法
qlkaicx的博客
09-15 414
功能差异用于生成单个随机整数，而用于生成一个连续的整数序列张量。用途差异常用于需要随机性的场景（如随机选择、测试等），而常用于深度学习中的张量操作，如创建索引、制作掩码、生成等间隔的数值序列等。输出类型输出一个 Python 的整数，而输出一个 PyTorch 张量，这在进行批量操作或与其他 PyTorch 功能结合时非常重要。
Pytorch常用乘法函数总结：torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul()
qq_43629945的博客
04-26 2579
torch.mul() 和 * 等价，为element-wise乘，可广播；torch.mm() 二维矩阵乘法，torch.bmm() 三维批量矩阵乘法，均不可广播；torch.mv(mat, vec) 为矩阵向量乘法，不可广播；torch.dot() 仅支持两个一维向量点积，返回一个标量数字；@ 矩阵乘法，等价于 torch.dot() + torch.mv() + torch.mm()；torch.matmul() 矩阵乘法，与 @ 类似，但它不止一维二维，可扩高维，可广播
pytorch.range() 和 pytorch.arange()
weixin_36670529的博客
05-12 826
>>> 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中range和arange方法有什么区别？
Bean冷的心的博客
09-13 1288
前言： 在官方文档中，我们可以在这里查到这两个方法的API（可能需要一些手段才能点开），如果你点开不了，那我帮你看一下这两个方法有哪些区别。 1.range() torch.range(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor range返回的数量是到⌊end−startstep⌋+1\lfloor \frac{end−s
周总结（2019.9.2-2019.9.8）
chengsilin666的博客
02-21 232
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。 ...
torch.range()和torch.arange()
Small_Lemon_Tree的博客
07-10 1647
示例文件 test.py import torch x = torch.arange(0, 6) print(x) print(x.type()) y = torch.range(0, 6) print(y) print(y.type()) 终端命令行和运行结果 <user>python test.py tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]) torch.LongTensor tensor([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) torch.FloatTen
Pytorch torch.range()&torch.arange()
qq_43489708的博客
06-06 348
结果是会包含end的，创建的tensor的类型为float32。结果并不包含end，创建的tensor的类型为int64。
torch.arange()和torch.range()的区别
Mr____Cheng的博客
07-02 1232
1、最值得注意的区别 # torch.arange() x = torch.arange(1.0,6.0) print(x) 输出：tensor([1., 2., 3., 4., 5.]) # torch.range() y = torch.range(1.0,6.0) print(y) 输出：tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) torch.arange(start=1.0, end=6.0)的结果不包括end torch.range(start=1.0, end=6.
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
07-13 228
生成从 `start` 到 `end`（包含 `end`）的等差数列，步长为 `step`。
range arange
03-01 1447
这是一个小坑， torch.range 已经被弃用了/ torch.range(0,5) __main__:1: UserWarning: torch.range is deprecated in favor of torch.arange and will be removed in 0.5. Note that arange generates values in [start; end), ...
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