mindspore.ops.arange ===================== .. py:function:: mindspore.ops.arange(start=0, end=None, step=1, *, dtype=None) 返回从 `start` 开始,步长为 `step` ,且不超过 `end` (不包括 `end` )的序列。 参数: - **start** (Union[float, int, Tensor], 可选) - 序列的起始数。如果为Tensor,则shape必须为()。默认值:0。 - **end** (Union[float, int, Tensor], 可选) - 序列的终止数,不包含在序列中。如果为Tensor,则shape必须为()。默认值:None。如果为None,则默认为 `start` 的值,同时将0作为范围起始值。 - **step** (Union[float, int, Tensor], 可选) - 表述序列中数值的步长。如果为Tensor,则shape必须为()。默认值:1。 关键字参数: - **dtype** (mindspore.dtype, 可选) - 返回Tensor的所需数据类型。默认值:None。如果未指定或者为None,则使用 `start` 、 `end` 和 `step` 参数中精度最高的类型。 返回: 一维Tensor,数据类型由 `dtype` 决定。 异常: - **TypeError** - `start` , `end` , `step` 既不是int也不是float也不是在支持类型中的TensorScalar(shape为()的特殊Tensor)。 - **ValueError** - `step` 等于0。 - **ValueError** - `start` 小于等于 `end` ,且 `step` 小于0。 - **ValueError** - `start` 大于等于 `end` ,且 `step` 大于0。