Python Pytorch range() 方法

PyTorch 是 Facebook 开发的开源机器学习库。它用于深度神经网络和自然语言处理目的。

函数torch.range()返回大小为的一维张量$\left\lfloor \frac{\text{end} - \text{start}}{\text{step}} \right\rfloor + 1$
从开始到结束的值与步骤步骤。步长是张量中两个值之间的差距。

$out_{i+1} = out_i + step$

此函数已弃用，取而代之的是 torch.arange()。

Syntax: torch.range(start=0, end, step=1, out=None)

Parameters:
start: the starting value for the set of points. Default: 0.
end: the ending value for the set of points
step: the gap between each pair of adjacent points. Default: 1.
out(Tensor, optional): the output tensor

Return type: A tensor

代码#1：

# Importing the PyTorch library
import torch
  
# Applying the range function and
# storing the resulting tensor in 't'
a = torch.range(1, 6)
print("a = ", a)
  
b = torch.range(1, 5, 0.5)
print("b = ", b)

输出：

a =  tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])
b =  tensor([1.0000, 1.5000, 2.0000, 2.5000, 3.0000, 3.5000, 4.0000, 4.5000, 5.0000])