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. ]