【pytorch】torch.linspace==>返回一个一维的tensor(张量),这个张量包含了从start到end,分成steps个线段得到的向量
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Parameters
Keyword Arguments
Example:
torch.
linspace
(start, end, steps, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
Creates a one-dimensional tensor of size steps
whose values are evenly spaced from start
to end
, inclusive. That is, the value are:
Parameters
start (float) – the starting value for the set of points
end (float) – the ending value for the set of points
steps (int) – size of the constructed tensor
Keyword Arguments
out (Tensor, optional) – the output tensor.
dtype (torch.dpython:type, optional) – the data type to perform the computation in. Default: if None, uses the global default dtype (see torch.get_default_dtype()) when both
start
andend
are real, and corresponding complex dtype when either is complex.layout (torch.layout, optional) – the desired layout of returned Tensor. Default:
torch.strided
.device (torch.device, optional) – the desired device of returned tensor. Default: if
None
, uses the current device for the default tensor type (see torch.set_default_tensor_type()).device
will be the CPU for CPU tensor types and the current CUDA device for CUDA tensor types.requires_grad (bool, optional) – If autograd should record operations on the returned tensor. Default:
False
.
Example:
>>> torch.linspace(3, 10, steps=5)
tensor([ 3.0000, 4.7500, 6.5000, 8.2500, 10.0000])
>>> torch.linspace(-10, 10, steps=5)
tensor([-10., -5., 0., 5., 10.])
>>> torch.linspace(start=-10, end=10, steps=5)
tensor([-10., -5., 0., 5., 10.])
>>> torch.linspace(start=-10, end=10, steps=1)
tensor([-10.])
torch.linspace — PyTorch 1.10.0 documentation
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