Pytorch torch.range()&torch.arange()

最新推荐文章于 2025-07-13 14:34:10 发布

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本文详细介绍了PyTorch中torch.range()和torch.arange()函数的区别，包括返回结果是否包含end、数据类型的不同，并通过代码实例展示。理解这两个函数对于处理Tensor时至关重要。

Pytorch torch.range()&torch.arange()

torch.range(start=1, end=6)

结果是会包含end的，创建的tensor的类型为float32。

torch.arange(start=1, end=6)

结果并不包含end，创建的tensor的类型为int64。

代码

>>> 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])
>>> z.dtype
torch.int64

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07-14

1383

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函数介绍

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01-07

1145

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854

>>> 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...

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02-21

242

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中Torch.arange()函数详解

weixin_41147796的博客

04-29

3279

可以看到，torch.range()的范围是[-8, 8]，类型为torch.float32。torch.arange()的范围是[-8, 8)，类型为torch.int64。即只有当类型为float时才可设置requires_grad=True，故可将。改为以下，即手动改变数据类型即可。

pyTorch中torch.range()和torch.arange()的区别

Bryce-HJ

07-14

2669

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,

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