PyTorch是由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。
函数torch.range()
返回大小的一维张量
从步骤开始到结束的值。步长是张量中两个值之间的差距。
不推荐使用此函数,而推荐使用torch.arange()。
用法:torch.range(start=0, end, step=1, out=None)
参数:
start:点集的起始值。默认值:0。
end:点集的最终值
step:每对相邻点之间的间隙。默认值:1。
out(Tensor, optional):输出张量
返回类型:张量
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])
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注:本文由纯净天空筛选整理自sanskar27jain大神的英文原创作品 Python Pytorch range() method。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。