torch.linspace()用法

最新推荐文章于 2025-07-13 14:16:12 发布

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本文详细介绍了PyTorch中linspace函数的使用方法，该函数用于生成等间距的一维张量，涵盖了从起始值到结束值之间的指定数量的数据点。文章通过实例展示了如何设置开始值、结束值、分割点数及数据类型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

torch.linspace()用法

torch.linspace(start, end, steps=100, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
函数的作用是，返回一个一维的tensor（张量），这个张量包含了从start到end（包括端点）的等距的steps个数据点。
常用的几个参数含义：

start：开始值

end：结束值

steps：分割的点数，默认是100

dtype：返回值（张量）的数据类型

举例：
import torch
print(torch.linspace(3,10,5))
结果：tensor([ 3.0000, 4.7500, 6.5000, 8.2500, 10.0000])

type=torch.float
print(torch.linspace(-10,10,steps=6,dtype=type))
结果：tensor([-10., -6., -2., 2., 6., 10.])

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torch.linspace() 生成等间距向量

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从PyTorch的官方网站上找到了这个函数的详细说明。 torch.linspace(start,end,steps=100,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→ Tensor 函数的作用是，返回一个一维的tensor（张量），这个张量包含了从start到end...

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if dim == '3d': zs = torch.linspace(0.5, Z - 0.5, num_points_in_pillar, dtype=dtype, device=device).view(-1, 1, 1).expand(num_points_in_pillar, H, W) / Z xs = torch.linspace(0.5, W - 0.5, W, dtype=dtype, device=device).view(1, 1, W).expand(num_points_in_pillar, H, W) / W ys = torch.linspace(0.5, H - 0.5, H, dtype=dtype, device=device).view(1, H, 1).expand(num_points_in_pillar, H, W) / H ref_3d = torch.stack((xs, ys, zs), -1) ref_3d = ref_3d.permute(0, 3, 1, 2).flatten(2).permute(0, 2, 1) ref_3d = ref_3d[None].repeat(bs, 1, 1, 1) return ref_3d

04-04

- 类似于上一步，这里使用 `torch.linspace` 来生成 X 方向上的坐标值，在范围 `[0.5, W-0.5]` 内均匀采样出 `W` 个值。 - `.view(1, 1, W)` 将其转为尺寸 `(1, 1, W)` 的张量。 - `.expand(num_points_in_pillar, H...

ef get_reference_points(self, H, W, Z=8, device='cuda', dtype=torch.float): if hasattr(self, 'learned_z_position'): zs = self.learned_z_position.weight.transpose(0, 1).view(Z, H, W) else: zs = torch.linspace(0.5, Z - 0.5, Z, dtype=dtype, device=device).view(-1, 1, 1).expand(Z, H, W) / Z xs = torch.linspace(0.5, W - 0.5, W, dtype=dtype, device=device).view(1, 1, W).expand(Z, H, W) / W ys = torch.linspace(0.5, H - 0.5, H, dtype=dtype, device=device).view(1, H, 1).expand(Z, H, W) / H ref_3d = torch.stack((xs, ys, zs), -1) ref_3d = ref_3d.view(Z, -1, 3) return ref_3d

03-18

zs = torch.linspace(0.5, Z - 0.5, Z, dtype=dtype, device=device) .view(-1, 1, 1).expand(Z, H, W) / Z ``` - **条件分支**： - 如果存在可学习参数`learned_z_position`，则直接提取其权重并重塑形状为`(Z,...

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先看Pytorch官方的解释：简单来说，就是返回一个一维张量，这个张量包含由start到end的均匀间隔steps的n个点参数： start (float) - 区间的起始点 end (float) - 区间的终点 steps (int) - 在start和end间生成的样本数 out (Tensor, optional) - 结果张量例子： a = torch.linspace(0,10,2) print(a) # tensor([0.0000, 2.0000, 4.0000.

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