arange

paddle. arange ( start=0, end=None, step=1, dtype=None, name=None ) [源代码]

返回以步长 step 均匀分隔给定数值区间[ start , end )的 1-D Tensor,数据类型为 dtype

dtype 表示浮点类型时,为了避免浮点计算误差,建议给 end 加上一个极小值 epsilon,使边界可以更加明确。

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|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。

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

返回

Tensor,以步长 step 均匀分割给定数值区间[start, end)后得到的 1-D Tensor,数据类型为 dtype

代码示例

import paddle

out1 = paddle.arange(5)
# [0, 1, 2, 3, 4]

out2 = paddle.arange(3, 9, 2.0)
# [3, 5, 7]

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

start_var = paddle.to_tensor(3)
out4 = paddle.arange(start_var, 7)
# [3, 4, 5, 6]

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