PyTorch のリンスペース

コーヒー買ってきて☕

*メモ:

• 私の投稿では arange() 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。

linspace() は、以下に示すように、開始と終了 (start

*メモ:

• linspace() 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(Required-Type:int、float、complex、または bool) です。 *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。 *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、steps(Required-Type:int) です。 *メモ:
  • 0 以上である必要があります。
  • int 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 の場合は、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。
  • 整数型の開始と終了を設定するだけでは整数型の 1D テンソルを作成できないため、dtype を指定した整数型を設定する必要があります。
  • 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 の場合は、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。

import torch

torch.linspace(start=10, end=20, steps=0)
torch.linspace(start=20, end=10, steps=0)
# tensor([])

torch.linspace(start=10., end=20., steps=1)
tensor([10.])

torch.linspace(start=20, end=10, steps=1)
# tensor([20.])

torch.linspace(start=10., end=20., steps=2)
# tensor([10., 20.])

torch.linspace(start=20, end=10, steps=2)
# tensor([20., 10.])

torch.linspace(start=10., end=20., steps=3)
# tensor([10., 15., 20.])

torch.linspace(start=20, end=10, steps=3)
# tensor([20., 15., 10.])

torch.linspace(start=10., end=20., steps=4)
# tensor([10.0000, 13.3333, 16.6667, 20.0000])

torch.linspace(start=20., end=10., steps=4)
# tensor([20.0000, 16.6667, 13.3333, 10.0000])

torch.linspace(start=10, end=20, steps=4, dtype=torch.int64)
torch.linspace(start=torch.tensor(10),
               end=torch.tensor(20),
               steps=torch.tensor(4),
               dtype=torch.int64)
# tensor([10.0000, 13.3333, 16.6667, 20.0000])

torch.linspace(start=10.+6.j, end=20.+3.j, steps=4)
torch.linspace(start=torch.tensor(10.+6.j),
               end=torch.tensor(20.+3.j),
               steps=torch.tensor(4))
# tensor([10.0000+6.j, 13.3333+5.j, 16.6667+4.j, 20.0000+3.j])

torch.linspace(start=False, end=True, steps=4)
torch.linspace(start=torch.tensor(True),
               end=torch.tensor(False),
               steps=torch.tensor(4))
# tensor([0.0000, 0.3333, 0.6667, 1.0000])

torch.linspace(start=10, end=20, steps=4, dtype=torch.int64)
torch.linspace(start=torch.tensor(10),
               end=torch.tensor(20),
               steps=torch.tensor(4), dtype=torch.int64)
# tensor([10.0000, 13.3333, 16.6667, 20.0000])

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