PyTorchで連番や等差数列を生成するには、torch.arange、torch.linspaceを使う。二つの違いは、torch.arangeが間隔を指定するのに対して、torch.linspaceは要素数を指定する。
torch.arangeの使い方
torch.arange()に、3つの引数に値を指定することで、連番や等差数列を生成する。第一引数startに開始値、第二引数endに終了値、第三引数stepに値の間隔を指定する。
import torch
print(torch.arange(0, 5, 1))
# tensor([0, 1, 2, 3, 4])
print(torch.arange(1, 2.5, 0.5))
# tensor([1.0000, 1.5000, 2.0000])デフォルト値として、第一引数startに0、第三引数endに1が指定されているため、引数を1つだけ指定した場合は、第二引数を与えたことになり、他はデフォルト値が用いられる。
print(torch.arange(5))
# torch.arange(0, 5, 1)と同様の振る舞いをする
# tensor([0, 1, 2, 3, 4])引数を2つ指定した場合は、第一引数startと第二引数を与えたことになる。
print(torch.arange(1,7)) # torch.arange(1, 7, 1)と同様の振る舞いをする
# tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])torch.linspaceの使い方
torch.linspaceは、要素数を指定することで連番や等差数列を生成する。第一引数startに開始値、第二引数endに終了値、第三引数stepsに生成するTensor配列のサイズを指定する。開始値から終了値まででstepsに応じた等間隔の値を持つTensor配列が生成される。
a = torch.linspace(3, 10, steps=5)
print(a)
print(a.size())
# tensor([ 3.0000, 4.7500, 6.5000, 8.2500, 10.0000])
# torch.Size([5])
b = torch.linspace(-10, 10, steps=10)
print(b)
print(b.size())
# tensor([-10.0000, -7.7778, -5.5556, -3.3333, -1.1111, 1.1111, 3.3333,
# 5.5556, 7.7778, 10.0000])
# torch.Size([10])
c = torch.linspace(-10, 10, steps=1)
print(c)
print(c.size())
# tensor([-10.])
# torch.Size([1])関連記事、参考資料
コメント