[torch 参数更多]torch.arange

torch.arange

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

paddle.arange

paddle.arange(start=0,
              end=None,
              step=1,
              dtype=None,
              name=None)

PyTorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：

参数映射

PyTorch PaddlePaddle 备注
start start 表示区间起点（且区间包括此值）。
end end 表示区间终点（且通常区间不包括此值）。
step step 表示均匀分割的步长。
out - 表示输出的 Tensor，Paddle 无此参数，需要转写。
dtype dtype 表示输出 Tensor 类型。
layout - 表示布局方式，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
device - 表示 Tensor 存放设备位置，Paddle 无此参数，需要转写。
requires_grad - 表示是否计算梯度，Paddle 无此参数，需要转写。

转写示例

out：指定输出

# PyTorch 写法
torch.arange(5, out=y)

# Paddle 写法
paddle.assign(paddle.arange(5), y)

device: Tensor 的设备

# PyTorch 写法
y = torch.arange(5, device=torch.device('cpu'))

# Paddle 写法
y = paddle.arange(5)
y.cpu()

requires_grad：是否求梯度

# PyTorch 写法
y = torch.arange(5, requires_grad=True)

# Paddle 写法
y = paddle.arange(5)
y.stop_gradient = False