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- 易用性：

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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。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.mint.linspace

mindspore.mint.linspace(start, end, steps, *, dtype=None)

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。

警告

Atlas训练系列产品暂不支持int16数据类型。

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

参数：

• start (Union[float, int]) - 区间的起始值。可以为int或float。

• end (Union[float, int]) - 区间的末尾值。可以为int或float。

• steps (int) - 间隔中的包含的数值数量，包括区间端点。必须为正整数。

关键字参数：

• dtype (mindspore.dtype, 可选) - 期望输出Tensor的类型。默认值： None ，则输出类型为float32。

返回：

Tensor，具有与 start 相同的dtype，shape为 $(steps)$ ，数据类型由 dtype 指定。

异常：

• TypeError - start 或 end 的数据类型不支持。

• ValueError - steps 不是正整数。

支持平台：

Ascend

样例：

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