mindspore.Tensor.lerp

mindspore.Tensor.lerp(end, weight)[源代码]

基于某个浮点数Scalar或权重Tensor的值，计算当前Tensor和 end Tensor之间的线性插值。

如果参数 weight 是一个Tensor，那么另两个输入的维度信息可以被广播到当前Tensor。 如果参数 weight 是一个Scalar，那么 end 的维度信息可以被广播到当前Tensor。

参数：

  • end (Tensor) - 进行线性插值的Tensor结束点。数据类型必须为float16或者float32。

  • weight (Union[float, Tensor]) - 线性插值公式的权重参数。当为Scalar时，其数据类型为float，当为Tensor时，其数据类型为float16或者float32。

返回：

返回新的Tensor，其数据类型和维度必须和输入中的当前Tensor保持一致。

异常：

  • TypeError - 如果 end 不是Tensor。

  • TypeError - 如果 weight 不是float类型Scalar或者Tensor。

  • TypeError - 如果 end 的数据类型不是float16或者float32。

  • TypeError - 如果 weight 为Tensor且 weight 不是float16或者float32。

  • TypeError - 如果当前Tensor和 end 的数据类型不一致。

  • TypeError - 如果 weight 为Tensor且 end 、 weight 和当前Tensor数据类型不一致。

  • ValueError - 如果 end 的维度信息无法相互广播到当前Tensor。

  • ValueError - 如果 weight 为Tensor且 weight 的维度信息无法广播到当前Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> start = Tensor(np.array([1., 2., 3., 4.]), mindspore.float32)
>>> end = Tensor(np.array([10., 10., 10., 10.]), mindspore.float32)
>>> output = start.lerp( end, 0.5)
>>> print(output)
[5.5 6. 6.5 7. ]