PyTorch でアレンジする

コーヒー買ってきて☕

*メモ:

• 私の投稿では linspace() について説明しています。
• 私の投稿では logspace() について説明しています。

arange() は、以下に示すように、start と end-1(start

*メモ:

• arange() は torch では使用できますが、tensor では使用できません。
• torch の最初の引数は start(Optional-Default:0-Type:int、float、complex、または bool) です。 *メモ
  • end 以下である必要があります。
  • int、float、complex、または bool の 0D テンソルも機能します。
• torch の 2 番目の引数は end(Required-Type:int、float、complex、または bool) です。 *メモ:
  • 開始するには、それ以上である必要があります。
  • int、float、complex、または bool の 0D テンソルも機能します。
• torch の 3 番目の引数は step(Optional-Default:1-Type:int、float、complex、または bool) です。 *メモ:
  • 0 より大きくなければなりません。
  • int、float、complex、または bool の 0D テンソルも機能します。
• torch(Optional-Default:None-Type:dtype) には dtype 引数があります: *メモ:
  • None の場合、開始、終了、またはステップから推論され、浮動小数点数の場合は get_default_dtype() が使用されます。 *私の投稿では get_default_dtype() と set_default_dtype() について説明しています。
  • dtype= を使用する必要があります。
  • 私の投稿では dtype 引数について説明しています。
• torch(Optional-Default:None-Type:str, int or device()) にデバイス引数があります: *メモ:
  • None の場合、get_default_device() が使用されます。 *私の投稿では get_default_device() と set_default_device() について説明しています。
  • device= を使用する必要があります。
  • 私の投稿ではデバイス引数について説明しています。
• torch(Optional-Default:False-Type:bool) には require_grad 引数があります: *メモ:
  • Required_grad= を使用する必要があります。
  • 私の投稿では、requires_grad 引数について説明しています。
• torch(Optional-Default:None-Type:tensor) には out 引数があります: *メモ:
  • out= を使用する必要があります。
  • 私の投稿では議論を説明しています。
• arange() に似た range() がありますが、range() は非推奨です。

import torch

torch.arange(end=5)
# tensor([0, 1, 2, 3, 4])

torch.arange(start=5, end=15)
# tensor([5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

torch.arange(start=5, end=15, step=3)
# tensor([5, 8, 11, 14])

torch.arange(start=-5, end=5)
# tensor([-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4])

torch.arange(start=-5, end=5, step=3)
torch.arange(start=torch.tensor(-5),
             end=torch.tensor(5),
             step=torch.tensor(3))
# tensor([-5, -2, 1, 4])

torch.arange(start=-5., end=5., step=3.)
torch.arange(start=torch.tensor(-5.),
             end=torch.tensor(5.),
             step=torch.tensor(3.))
# tensor([-5., -2., 1., 4.])

torch.arange(start=-5.+0.j, end=5.+0.j, step=3.+0.j)
torch.arange(start=torch.tensor(-5.+0.j),
             end=torch.tensor(5.+0.j),
             step=torch.tensor(3.+0.j))
# tensor([-5., -2., 1., 4.])

torch.arange(start=False, end=True, step=True)
torch.arange(start=torch.tensor(False),
             end=torch.tensor(True),
             step=torch.tensor(True))
# tensor([0])

以上がPyTorch でアレンジするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。