tf.linspace

Генерирует равномерно распределённые значения в заданном интервале вдоль указанной оси.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

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

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

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

Соответствует поведению np.linspace, за исключением случаев, 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 место, где будут сгенерированы значения (размерность в возвращаемом тензоре, соответствующая 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`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `bfloat16`, `float32`, `float64`. N-мерный тензор. Первое значение в диапазоне.
`stop`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип и форму, что и `start`. N-мерный тензор. Последнее значение в диапазоне.
`num`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. 0-мерный тензор. Количество значений для генерации.
`name`	Имя операции (необязательно).
`axis`	Ось, по которой выполняется операция (используется только при предоставлении N-мерных тензоров).

Возвращаемое значение
A `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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/linspace