tf.linspace

Создает равномерно распределенные значения в интервале вдоль заданной оси.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.lin_space, tf.compat.v1.linspace

tf.linspace(
    start, stop, num, name=None, axis=0
)

Используется в ноутбуках

Используется в руководстве	Используется в учебных материалах
Многослойные перцептроны для распознавания цифр с помощью основных API Расширенное автоматическое дифференцирование Введение в градиенты и автоматическое дифференцирование Основные циклы обучения Основы TensorFlow	Интегрированные градиенты Обучаемое сжатие данных Основы регрессии: прогнозирование расхода топлива Масштабируемое сжатие моделей Ноутбук с примечаниями к выпуску TFP (0.12.1)

Последовательность из num равномерно распределенных значений генерируется, начиная с start вдоль заданной axis. Если num > 1, значения последовательности увеличиваются на (stop - start) / (num - 1), так что последнее значение точно равно stop. Если num <= 0, возникает исключение ValueError.

Поведение соответствует np.linspace, за исключением случая, когда num == 0.

Например:

tf.linspace(10.0, 12.0, 3, name="linspace") => [ 10.0  11.0  12.0]

Start и stop могут быть тензорами произвольного размера:

tf.linspace([0., 5.], [10., 40.], 5, axis=0)
<tf.Tensor: shape=(5, 2), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.  ,  5.  ],
       [ 2.5 , 13.75],
       [ 5.  , 22.5 ],
       [ 7.5 , 31.25],
       [10.  , 40.  ]], dtype=float32)>

Axis — это ось, вдоль которой будут генерироваться значения (размерность возвращаемого тензора, соответствующая этой оси, будет равна num)

tf.linspace([0., 5.], [10., 40.], 5, axis=-1)
<tf.Tensor: shape=(2, 5), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.  ,  2.5 ,  5.  ,  7.5 , 10.  ],
       [ 5.  , 13.75, 22.5 , 31.25, 40.  ]], dtype=float32)>

Аргументы
`start`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `bfloat16`, `float32`, `float64`. N-мерный тензор. Первый элемент диапазона.
`stop`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип и форму, что и `start`. N-мерный тензор. Последний элемент диапазона.
`num`	`Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `int32`, `int64`. 0-мерный тензор. Количество генерируемых значений.
`name`	Имя операции (необязательно).
`axis`	Ось, вдоль которой выполняется операция (используется только при передаче N-мерных тензоров).

Возвращаемое значение
`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `start`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/linspace