mindspore.ops.LogSpace

class mindspore.ops.LogSpace(steps=10, base=10, dtype=mstype.float32)[源代码]

返回一个大小为 steps 的1-D Tensor，其值从 \(base^{start}\) 到 \(base^{end}\) ，以 base 为底数。

\[\begin{split}\begin{aligned} &step = (end - start)/(steps - 1)\\ &output = [base^{start}, base^{start + 1 * step}, ... , base^{start + (steps-2) * step}, base^{end}] \end{aligned}\end{split}\]

参数：

steps (int，可选) - steps 必须为非负整数。默认值：10。
base (int，可选) - base 必须为非负整数。默认值：10。
dtype (mindspore.dtype，可选) - 输出的数据类型，支持mindspore.float16、mindspore.float32或mindspore.float64(对于GPU)。默认值：mindspore.float32。

输入：

start (Tensor) - 间隔的起始值，shape为0-D，数据类型为float16、float32或float64（对于GPU）类型。
end (Tensor) - 间隔的结束值，shape为0-D，数据类型为float16、float32或float64（对于GPU）类型。

输出：

Tensor，shape为 \((step, )\) ，数据类型由属性 dtype 设置。

异常：

TypeError - 若 input 不是一个Tensor。
TypeError - 若 steps 不是一个整数。
TypeError - 若 base 不是一个整数。
TypeError - 若 dtype 不是mindspore.float16、mindspore.float32或mindspore.float64(对于GPU)。
ValueError - 若 steps 不是非负整数。
ValueError - 若 base 不是非负整数。

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> logspace = ops.LogSpace(steps = 10, base = 10, dtype=mindspore.float32)
>>> start = Tensor(1, mindspore.float32)
>>> end = Tensor(10, mindspore.float32)
>>> output = logspace(start, end)
>>> print(output)
[1.e+01 1.e+02 1.e+03 1.e+04 1.e+05 1.e+06 1.e+07 1.e+08 1.e+09 1.e+10]