range

参数

• start (float|int|Tensor) - 区间起点（且区间包括此值）。当 start 类型是 Tensor 时，是形状为[]且数据类型为 int32、int64、float32、float64 的 0-D Tensor。如果仅指定 start，而 end 为 None，则区间为[0, start)。默认值为 0。

• end (float|int|Tensor，可选) - 区间终点（且通常区间不包括此值）。当 end 类型是 Tensor 时，是形状为[]且数据类型为 int32、int64、float32、float64 的 0-D Tensor。默认值为 None。

• step (float|int|Tensor，可选) - 均匀分割的步长。当 step 类型是 Tensor 时，是形状为[]且数据类型为 int32、int64、float32、float64 的 0-D Tensor。默认值为 1。

• dtype (str|paddle.dtype|np.dtype，可选) - 输出 Tensor 的数据类型，支持 int32、int64、float32、float64。当该参数值为 None 时，输出 Tensor 的数据类型为 int64。默认值为 None。

关键字参数

• out (Tensor，可选) - 用于存储结果的 Tensor。若指定，将直接写入该 Tensor，默认值为 None。

• device (PlaceLike|None，可选) - 期望创建 Tensor 所在的设备。默认值为 None，表示使用当前全局设备（可通过 paddle.device.set_device 设置）。

• requires_grad (bool，可选) - 是否需要为返回的 Tensor 记录梯度信息。默认值为 False。

• name (str，可选) - 具体用法请参见 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回

返回一个形状为 [$lfloor dfrac{end-start}{step} rfloor + 1$] 的 1-D Tensor(对应 闭区间 [ start , end ])，数据类型为 dtype 。

代码示例

>>> import paddle

>>> out1 = paddle.range(5)
>>> print(out1.numpy())
[0 1 2 3 4 5]

>>> out2 = paddle.range(3, 9, 2.0)
>>> print(out2.numpy())
[3. 5. 7. 9.]

>>> # use 4.999 instead of 5.0 to avoid floating point rounding errors
>>> out3 = paddle.range(4.999, dtype='float32')
>>> print(out3.numpy())
[0. 1. 2. 3. 4.]

>>> start_var = paddle.to_tensor(3)
>>> out4 = paddle.range(start_var, 7)
>>> print(out4.numpy())
[3 4 5 6 7]

使用本API的教程文档¶

• CV - 迁移经验汇总
• NLP - 迁移经验汇总
• 迁移经验汇总