PyTorch의 린스페이스

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에는 arange()에 대한 설명이 나와 있습니다.
• 내 게시물에서는 logspace()에 대해 설명합니다.

linspace()는 아래와 같이 시작과 끝(start

*메모:

• linspace()는 토치와 함께 사용할 수 있지만 텐서는 사용할 수 없습니다.
• torch의 첫 번째 인수는 start(필수 유형:int, float, complex 또는 bool)입니다. *int, float, complex 또는 bool의 0D 텐서도 작동합니다.
• torch의 두 번째 인수는 end(필수 유형:int, float, complex 또는 bool)입니다. *int, float, complex 또는 bool의 0D 텐서도 작동합니다.
• torch의 세 번째 인수는 steps(Required-Type:int)입니다. *메모:
  • 0보다 크거나 같아야 합니다.
  • int의 0D 텐서도 작동합니다.
• 토치에는 dtype 인수가 있습니다(Optional-Default:None-Type:dtype): *메모:
  • None인 경우 시작, 끝 또는 단계에서 유추되고 부동 소수점 숫자의 경우 get_default_dtype()이 사용됩니다. *내 게시물에서는 get_default_dtype() 및 set_default_dtype()에 대해 설명합니다.
  • 정수형의 시작과 끝을 설정하는 것만으로는 정수형의 1차원 텐서를 생성할 수 없으므로 dtype을 포함한 정수형을 설정해야 합니다.
  • dtype=을 사용해야 합니다.
  • 내 게시물에서는 dtype 인수에 대해 설명합니다.
• torch(Optional-Default:None-Type:str, int 또는 device())에 장치 인수가 있습니다. *메모:
  • None인 경우 get_default_device()가 사용됩니다. *내 게시물에서는 get_default_device() 및 set_default_device()에 대해 설명합니다.
  • device=를 사용해야 합니다.
  • 내 게시물에 장치 인수에 대한 설명이 나와 있습니다.
• 토치(Optional-Default:False-Type:bool)에는 require_grad 인수가 있습니다. *메모:
  • require_grad=를 사용해야 합니다.
  • 내 게시물에서는 require_grad 인수에 대해 설명합니다.
• 토치에 out 인수가 있습니다(Optional-Default:None-Type:tensor): *메모:
  • out=을 사용해야 합니다.
  • 내 게시물은 논쟁을 설명합니다.

import torch

torch.linspace(start=10, end=20, steps=0)
torch.linspace(start=20, end=10, steps=0)
# tensor([])

torch.linspace(start=10., end=20., steps=1)
tensor([10.])

torch.linspace(start=20, end=10, steps=1)
# tensor([20.])

torch.linspace(start=10., end=20., steps=2)
# tensor([10., 20.])

torch.linspace(start=20, end=10, steps=2)
# tensor([20., 10.])

torch.linspace(start=10., end=20., steps=3)
# tensor([10., 15., 20.])

torch.linspace(start=20, end=10, steps=3)
# tensor([20., 15., 10.])

torch.linspace(start=10., end=20., steps=4)
# tensor([10.0000, 13.3333, 16.6667, 20.0000])

torch.linspace(start=20., end=10., steps=4)
# tensor([20.0000, 16.6667, 13.3333, 10.0000])

torch.linspace(start=10, end=20, steps=4, dtype=torch.int64)
torch.linspace(start=torch.tensor(10),
               end=torch.tensor(20),
               steps=torch.tensor(4),
               dtype=torch.int64)
# tensor([10.0000, 13.3333, 16.6667, 20.0000])

torch.linspace(start=10.+6.j, end=20.+3.j, steps=4)
torch.linspace(start=torch.tensor(10.+6.j),
               end=torch.tensor(20.+3.j),
               steps=torch.tensor(4))
# tensor([10.0000+6.j, 13.3333+5.j, 16.6667+4.j, 20.0000+3.j])

torch.linspace(start=False, end=True, steps=4)
torch.linspace(start=torch.tensor(True),
               end=torch.tensor(False),
               steps=torch.tensor(4))
# tensor([0.0000, 0.3333, 0.6667, 1.0000])

torch.linspace(start=10, end=20, steps=4, dtype=torch.int64)
torch.linspace(start=torch.tensor(10),
               end=torch.tensor(20),
               steps=torch.tensor(4), dtype=torch.int64)
# tensor([10.0000, 13.3333, 16.6667, 20.0000])

위 내용은 PyTorch의 린스페이스의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!