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。
\[\begin{split}\begin{aligned} &step = (end - start)/(steps - 1)\\ &output = [base^{start}, base^{start + 1 * step}, ... , base^{start + (steps-2) * step}, base^{end}] \end{aligned}\end{split}\]警告
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- 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
mstype.float16
、mstype.float32
或mstype.float64
。默认值:mstype.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。
ValueError - 若 steps 不是非负整数。
ValueError - 若 base 不是非负整数。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> from mindspore import Tensor, ops >>> from mindspore import dtype as mstype >>> logspace = ops.LogSpace(steps = 10, base = 10, dtype=mstype.float32) >>> start = Tensor(1, mstype.float32) >>> end = Tensor(10, mstype.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]