torch.arange

torch.arange#

torch.arange 是 PyTorch 中用于生成一个等差数列的函数，类似于 Python 中的 range 函数，但 torch.arange 会返回一个 PyTorch 张量。

函数定义#

torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

  • start: 起始值（包含），默认是 0。

  • end: 结束值（不包含）。

  • step: 步长，默认为 1。

  • out: 输出张量。

  • dtype: 数据类型，默认根据输入数据推断。

  • layout: 张量布局，默认为 torch.strided。

  • device: 指定生成张量的设备（如 cpu 或 cuda）。

  • requires_grad: 是否记录梯度，默认为 False。

解释#

torch.arange(in_height, device=device)

  • in_height: 这是 arange 函数中的 end 参数，表示生成的张量的值将从 0 开始到 in_height-1 结束。这里的 in_height 通常表示图像的高度或其他尺寸。

  • device=device: 这个参数指定生成的张量将被放置在什么设备上。例如，如果 device=torch.device('cpu')，张量会被生成在 CPU 上；如果 device=torch.device('cuda')，则会在 GPU 上生成张量。device 参数确保你可以在所需的硬件上执行后续操作。

示例#

假设 in_height=5，device='cpu'，则：

import torch

in_height = 5
device = torch.device('cpu')
result = torch.arange(in_height, device=device)
print(result)

tensor([0, 1, 2, 3, 4])

这个张量表示从 0 到 4 的整数序列，位于 CPU 上。 torch.arange(in_height, device=device) 生成一个从 0 开始、以 1 为步长、到 in_height-1 结束的一维张量。生成的张量位于指定的 device 上（如 CPU 或 GPU），这使得在不同硬件上进行计算变得方便。

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