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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 代码片段错误。

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- 界面错误，无法指导操作。

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mindspore.ops.linspace

mindspore.ops.linspace(start, end, steps)

返回一个在区间 start 和 end （包括 start 和 end ）内均匀分布的，包含 steps 个值的一维Tensor。

$$\begin{array}{r}\begin{array}{rl}& step=(end-start)/(steps-1)\\ & output=[start,start+step,start+2\ast step,...,end]\end{array}\end{array}$$

参数：

• start (Union[Tensor, int, float]) - 零维Tensor，数据类型必须为float32。区间的起始值。

• end (Union[Tensor, int, float]) - 零维Tensor，数据类型必须为float32。区间的末尾值。

• steps (Union[Tensor, int]) - 间隔中的包含的数值数量，包括区间端点。必须为正数。

返回：

Tensor，具有与 start 相同的dtype，shape为 $(steps)$ 。

异常：

• TypeError - start 或 end 不是Tensor。

• TypeError - start 或 end 的数据类型不是float32。

• ValueError - start 或 end 的维度不是0。

• TypeError - steps 不是int类型。

• ValueError - steps 不是正数。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> start = Tensor(1, mindspore.float32)
>>> end = Tensor(10, mindspore.float32)
>>> steps = 5
>>> output = ops.linspace(start, end, steps)
>>> print(output)
[ 1.    3.25  5.5   7.75 10.  ]