快捷方式

torch.logspace

torch.logspace(start, end, steps, base=10.0, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) Tensor

创建一个大小为 steps 的一维张量,其值从 basestart{{\text{{base}}}}^{{\text{{start}}}}baseend{{\text{{base}}}}^{{\text{{end}}}},包含在内,在以 base 为底的对数尺度上均匀分布。也就是说,这些值为

(basestart,base(start+endstartsteps1),,base(start+(steps2)endstartsteps1),baseend)(\text{base}^{\text{start}}, \text{base}^{(\text{start} + \frac{\text{end} - \text{start}}{ \text{steps} - 1})}, \ldots, \text{base}^{(\text{start} + (\text{steps} - 2) * \frac{\text{end} - \text{start}}{ \text{steps} - 1})}, \text{base}^{\text{end}})

从 PyTorch 1.11 开始,logspace 需要 steps 参数。使用 steps=100 可以恢复之前的行为。

参数
  • start (floatTensor) – 点集的起始值。如果为 Tensor,则必须为 0 维。

  • end (floatTensor) – 点集的结束值。如果为 Tensor,则必须为 0 维。

  • steps (int) – 构造张量的尺寸。

  • base (float, 可选) – 对数函数的底数。默认:10.0

关键字参数
  • out (Tensor, 可选) – 输出张量。

  • dtype (torch.dtype, 可选) – 执行计算的数据类型。默认:如果为 None,则当 startend 均为实数时,使用全局默认数据类型(参见 torch.get_default_dtype()),当其中一个为复数时,使用相应的复数数据类型。

  • layout (torch.layout, 可选) – 返回张量的预期布局。默认:torch.strided

  • device (torch.device, 可选) – 返回张量的预期设备。默认:如果为 None,则使用当前设备作为默认张量类型(参见 torch.set_default_device())。device 将是 CPU 用于 CPU 张量类型,以及当前 CUDA 设备用于 CUDA 张量类型。

  • requires_grad (bool, 可选) – 是否应记录返回张量上的操作。默认:False

示例

>>> torch.logspace(start=-10, end=10, steps=5)
tensor([ 1.0000e-10,  1.0000e-05,  1.0000e+00,  1.0000e+05,  1.0000e+10])
>>> torch.logspace(start=0.1, end=1.0, steps=5)
tensor([  1.2589,   2.1135,   3.5481,   5.9566,  10.0000])
>>> torch.logspace(start=0.1, end=1.0, steps=1)
tensor([1.2589])
>>> torch.logspace(start=2, end=2, steps=1, base=2)
tensor([4.0])

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