tf.range

Создаёт последовательность чисел.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.range

tf.range(limit, delta=1, dtype=None, name='range')
tf.range(start, limit, delta=1, dtype=None, name='range')

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Концепции DTensor Улучшение производительности с помощью tf.function Точки сохранения обучения Оцениватели Оптимизаторы с базовыми API	Интегрированные градиенты DeepDream Сохранение и загрузка модели с использованием стратегии распределения Игра в CartPole с помощью метода актор-критик Распределённый ввод

Создаёт последовательность чисел, начинающуюся с start и увеличивающуюся на delta до, но не включая, limit.

Тип результатного тензора определяется из входных данных, если не указан явно.

Как и встроенная функция Python range, start по умолчанию равна 0, поэтому range(n) = range(0, n).

Например:

start = 3
limit = 18
delta = 3
tf.range(start, limit, delta)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32,
numpy=array([ 3,  6,  9, 12, 15], dtype=int32)>

start = 3
limit = 1
delta = -0.5
tf.range(start, limit, delta)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32,
numpy=array([3. , 2.5, 2. , 1.5], dtype=float32)>

limit = 5
tf.range(limit)
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32,
numpy=array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=int32)>

Аргументы
`start`	0-мерный `Tensor` (скаляр). Действует как первая запись в диапазоне, если `limit` не равно None; в противном случае, действует как граница диапазона, а первая запись по умолчанию равна 0.
`limit`	0-мерный `Tensor` (скаляр). Верхняя граница последовательности, исключая её. Если None, по умолчанию принимает значение `start`, в то время как первая запись в диапазоне по умолчанию равна 0.
`delta`	0-мерный `Tensor` (скаляр). Число, на которое увеличивается `start`. По умолчанию равно 1.
`dtype`	Тип элементов результирующего тензора.
`name`	Имя операции. По умолчанию равно "range".

Возвращает
1-мерный `Tensor` типа `dtype`.

Совместимость с numpy

Эквивалентно np.arange

© 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/range