PyTorch的torch.arange在CPU、GPU、NPU上支持哪些数据类型和格式？

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目录+正文+一、torch.arange() 和 torch.range() 的用法+二、torch.arange 支持的数据类型格式+三、CPU（Central Processing Unit）+GPU（Graphics Processing Unit）+NPU（Neural Network Processor）

目录

• 正文
• 一、 torch.arange() 和 torch.range() 的用法
• 二、 torch.arange 支持的数据类型格式

正文

CPU（Central Processing Unit）：中央处理器 GPU（Graphics Processing Unit）：图形处理器 NPU（Neural Network Processing Unit）：神经网络处理器，是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称。

一、 torch.arange() 和 torch.range() 的用法

pytorch官网介绍：

torch.arange(start,end,step) 用于产生一个从start开始,到end结束（注意不包括end），步长为step的Tensor, 并且可以设置 Tensor 的 device 和 dtype

torch.arange 与 torch.range 功能及其相似，不同之处在于 torch.range(start,end,step) 生成的 Tensor, 包括 end

如：

a=torch.arange(1, 7, 2) b=torch.range(1, 7, 2) print(a) print(b)

输出：

tensor([1, 3, 5]) tensor([1., 3., 5., 7.])

但是建议使用 torch.arange ，因为 torch.range 即将被pytorch 移除：

二、 torch.arange 支持的数据类型格式

只考虑 float 类型

cpu 不支持 float16，支持 float32 和 float64 cpu 支持 float16 、float32 和 float64 npu 不支持 float16 和 float64 ，只支持 float32

事实上 npu 基本不支持所有的 64位类型，包括 int64 和 float64，与算子无关。当然cpu 是支持 16位数据类型的，只是 torch.arange 不支持而已。

验证代码如下：

import torch # CPU a=torch.arange(1, 10, 2,device="cpu",dtype=torch.float16) # 不可以 a=torch.arange(1, 10, 2,device="cpu",dtype=torch.float32) # 可以 a=torch.arange(1, 10, 2,device="cpu",dtype=torch.float64) # 可以 # GPU a=torch.arange(1, 10, 2, device="cuda:0",dtype=torch.float16) # 可以 a=torch.arange(1, 10, 2, device="cuda:0",dtype=torch.float32) # 可以 a=torch.arange(1, 10, 2, device="cuda:0",dtype=torch.float64) # 可以 # NPU a=torch.arange(1, 10, 2, device="npu:0",dtype=torch.float16) # 不可以 a=torch.arange(1, 10, 2, device="npu:0",dtype=torch.float32) # 可以 a=torch.arange(1, 10, 2, device="npu:0",dtype=torch.float64) # 不可以 print(a)

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