mindspore.ops.Lerp
- class mindspore.ops.Lerp[源代码]
基于权重参数计算两个Tensor之间的线性插值。
更多参考详见
mindspore.ops.lerp()
。- 输入:
start (Tensor) - 进行线性插值的Tensor开始点,其数据类型必须为float16、float32或float64。
end (Tensor) - 进行线性插值的Tensor结束点,其数据类型必须与 start 一致。
weight (Union[float, Tensor]) - 线性插值公式的权重参数。为Scalar时,其数据类型为float。为Tensor时,其数据类型为float16或float32。
- 输出:
Tensor,其数据类型和维度必须和输入中的 start 保持一致。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor, ops >>> start = Tensor(np.array([1., 2., 3., 4.]), mindspore.float32) >>> end = Tensor(np.array([10., 10., 10., 10.]), mindspore.float32) >>> lerp = ops.Lerp() >>> output = lerp(start, end, 0.5) >>> print(output) [5.5 6. 6.5 7. ]