maxframe.tensor.arange#

maxframe.tensor.arange(*args, **kwargs)[源代码]#

返回给定区间内均匀间隔的值。

值在半开区间 [start, stop) 内生成（换句话说，区间包括 start 但不包括 stop）。对于整数参数，此函数等价于 Python 内置的 range 函数，但返回的是张量而不是列表。

当使用非整数步长（如 0.1）时，结果通常不一致。在这种情况下，最好使用 linspace。

参数:

  • start (number, optional) -- 区间的起始值。区间包括该值。默认起始值为 0。

  • stop (number) -- 区间的结束值。区间不包括该值，除非在某些 step 不是整数且浮点数舍入影响 out 长度的情况下。

  • step (number, optional) -- 值之间的间隔。对于任何输出 out，这是两个相邻值之间的距离，out[i+1] - out[i]。默认步长为 1。如果 step 作为位置参数指定，则必须同时给出 start。

  • dtype (dtype) -- 输出张量的类型。如果未给出 dtype，则从其他输入参数推断数据类型。

  • gpu (bool, optional) -- 如果为 True，则在 GPU 上分配张量，默认为 False

返回:

arange -- 均匀间隔值的张量。对于浮点参数，结果的长度为 ceil((stop - start)/step)。由于浮点溢出，此规则可能导致 out 的最后一个元素大于 stop。

返回类型:

Tensor

参见

linspace

均匀间隔的数字，并仔细处理端点。

ogrid

N 维空间中均匀间隔数字的张量。

mgrid

N 维空间中均匀间隔数字的网格形状张量。

示例

>>> import maxframe.tensor as mt

>>> mt.arange(3).execute()
array([0, 1, 2])
>>> mt.arange(3.0).execute()
array([ 0.,  1.,  2.])
>>> mt.arange(3,7).execute()
array([3, 4, 5, 6])
>>> mt.arange(3,7,2).execute()
array([3, 5])