PyTorch 中的 linspace

请我喝杯咖啡☕

*备忘录：

• 我的帖子解释了 arange()。
• 我的帖子解释了 logspace()。

linspace() 可以创建零个或多个在 start 和 end 之间均匀间隔的整数、浮点数或复数的一维张量（start

*备忘录：

• linspace() 可以与 torch 一起使用，但不能与张量一起使用。
• torch 的第一个参数是 start（必需类型：int、float、complex 或 bool）。 *int、float、complex 或 bool 的 0D 张量也适用。
• torch 的第二个参数是 end（必需类型：int、float、complex 或 bool）。 *int、float、complex 或 bool 的 0D 张量也适用。
• torch的第三个参数是steps(Required-Type:int)： *备注：
  • 必须大于或等于0。
  • int 的 0D 张量也适用。
• torch 有 dtype 参数（可选-默认：无类型：dtype）： *备注：
  • 如果为None，则从start、end或step推断，然后对于浮点数，使用get_default_dtype()。 *我的帖子解释了 get_default_dtype() 和 set_default_dtype()。
  • 设置整数类型的开始和结束不足以创建整数类型的一维张量，因此必须设置带有 dtype 的整数类型。
  • 必须使用 dtype=。
  • 我的帖子解释了 dtype 参数。
• torch 有设备参数（可选-默认：无-类型：str、int 或 device()）： *备注：
  • 如果为 None，则使用 get_default_device()。 *我的帖子解释了 get_default_device() 和 set_default_device()。
  • 必须使用 device=。
  • 我的帖子解释了设备参数。
• torch 有 require_grad 参数（可选-默认：False-Type：bool）： *备注：
  • require_grad=必须使用。
  • 我的帖子解释了 require_grad 参数。
• torch 存在 out 参数（可选-默认：无-类型：张量）： *备注：
  • 必须使用 out=。
  • 我的帖子解释了论点。

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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