PyTorch 中的 linspace-Python教程-PHP中文网

pytorch 中的 linspace

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本篇博文将介绍 PyTorch 中的 linspace() 函数，它用于创建在起始值和结束值之间均匀分布的一维张量。

备忘录：

本系列博文已涵盖 arange() 和 logspace() 函数。

linspace() 函数可以生成包含零个或多个均匀间隔的整数、浮点数或复数元素的一维张量。

Python 3.14.2

Python 3.14.2是Python编程语言在2025年12月5日发布的稳定版本，属于3.14系列的第二个维护更新。该版本包含了18项修复，重点解决了多进程、数据类及正则表达式等模块的回归问题，并修复了CVE-2025-12084等安全漏洞。此版本标志着自由线程模式（移除GIL）正式获得官方支持，是Python发展的重要里程碑。

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备忘录：

linspace() 函数可与 torch 对象一起使用，但不能直接与张量对象一起使用。
start 参数（必需，类型：int、float、complex 或 bool）：起始值。0 维张量也适用。
end 参数（必需，类型：int、float、complex 或 bool）：结束值。0 维张量也适用。
steps 参数（必需，类型：int）：生成的元素个数。必须大于等于 0，0 维张量也适用。
dtype 参数（可选，默认：None，类型：dtype）：输出张量的类型。如果为 None，则根据 start、end 和 steps 推断。对于浮点数，会使用 torch.get_default_dtype()。本系列博文已涵盖 get_default_dtype() 和 set_default_dtype() 函数。需要注意的是，仅设置整数类型的 start 和 end 不足以创建整数类型的一维张量，必须显式指定 dtype 参数为整数类型。必须使用 dtype= 的形式。本系列博文已涵盖 dtype 参数。
device 参数（可选，默认：None，类型：str、int 或 torch.device()）：输出张量的设备。如果为 None，则使用 torch.get_default_device()。本系列博文已涵盖 get_default_device() 和 set_default_device() 函数。必须使用 device= 的形式。本系列博文已涵盖 device 参数。
requires_grad 参数（可选，默认：False，类型：bool）：指示是否需要计算梯度。必须使用 requires_grad= 的形式。本系列博文已涵盖 requires_grad 参数。
out 参数（可选，默认：None，类型：张量）：输出张量。必须使用 out= 的形式。本系列博文已涵盖 out 参数。

以下是一些示例代码：

<code class="python">import torch

print(torch.linspace(start=10, end=20, steps=0))  # tensor([])
print(torch.linspace(start=20, end=10, steps=0))  # tensor([])
print(torch.linspace(start=10., end=20., steps=1))  # tensor([10.])
print(torch.linspace(start=20, end=10, steps=1))  # tensor([20.])
print(torch.linspace(start=10., end=20., steps=2))  # tensor([10., 20.])
print(torch.linspace(start=20, end=10, steps=2))  # tensor([20., 10.])
print(torch.linspace(start=10., end=20., steps=3))  # tensor([10., 15., 20.])
print(torch.linspace(start=20, end=10, steps=3))  # tensor([20., 15., 10.])
print(torch.linspace(start=10., end=20., steps=4))  # tensor([10.0000, 13.3333, 16.6667, 20.0000])
print(torch.linspace(start=20., end=10., steps=4))  # tensor([20.0000, 16.6667, 13.3333, 10.0000])
print(torch.linspace(start=10, end=20, steps=4, dtype=torch.int64)) # 注意：结果仍然是浮点数
print(torch.linspace(start=torch.tensor(10), end=torch.tensor(20), steps=torch.tensor(4), dtype=torch.int64)) # 注意：结果仍然是浮点数
print(torch.linspace(start=10.+6.j, end=20.+3.j, steps=4))
print(torch.linspace(start=torch.tensor(10.+6.j), end=torch.tensor(20.+3.j), steps=torch.tensor(4)))
print(torch.linspace(start=False, end=True, steps=4))
print(torch.linspace(start=torch.tensor(True), end=torch.tensor(False), steps=torch.tensor(4)))</code>

通过这些例子，您可以了解 linspace() 函数的用法以及其参数的意义。记住，对于整数类型输出，必须明确指定 dtype 参数。