jax.numpy.arange

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jax.numpy.arange#

jax.numpy.arange(start, stop=None, step=None, dtype=None, *, device=None)[source]#

创建均匀间隔值的数组。

JAX 实现 numpy.arange()，使用 jax.lax.iota() 实现。

类似于 Python 的 range() 函数，可以使用几个不同的位置签名调用它

  • jnp.arange(stop)：生成从 0 到 stop 的值，步长为 1。

  • jnp.arange(start, stop)：生成从 start 到 stop 的值，步长为 1。

  • jnp.arange(start, stop, step)：生成从 start 到 stop 的值，步长为 step。

与 Python 的 range() 函数一样，起始值包含在内，终止值不包含在内。

参数：

  • start (ArrayLike | DimSize) – 区间的起点，包含在内。

  • stop (ArrayLike | DimSize | None | None) – 可选的区间结束位置，不包含该位置。如果未指定，则 (start, stop) = (0, start)

  • step (ArrayLike | None | None) – 可选的区间步长。默认为 1。

  • dtype (DTypeLike | None | None) – 返回数组的可选数据类型；如果未指定，则将通过 start、stop 和 step 的类型提升来确定。

  • device (xc.Device | Sharding | None | None) – （可选）Device 或 Sharding，创建的数组将被提交到该设备或分片。

返回:

从 start 到 stop 以 step 为间隔的等间距值的数组。

返回类型:

数组

注意

由于浮点数误差的累积，使用浮点数 step 参数的 arange 可能导致意外的结果，尤其是在 float8_* 和 bfloat16 等低精度数据类型中。为了避免精度误差，可以考虑生成一个整数范围，并将其缩放至所需的范围。例如，而不是这样

jnp.arange(-1, 1, 0.01, dtype='bfloat16')

生成整数序列并缩放它们可能更准确。

(jnp.arange(-100, 100) * 0.01).astype('bfloat16')

示例

单参数版本仅指定 stop 值

>>> jnp.arange(4)
Array([0, 1, 2, 3], dtype=int32)

传递浮点数 stop 值会导致浮点数结果

>>> jnp.arange(4.0)
Array([0., 1., 2., 3.], dtype=float32)

双参数版本指定 start 和 stop，其中 step=1

>>> jnp.arange(1, 6)
Array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)

三参数版本指定 start、stop 和 step

>>> jnp.arange(0, 2, 0.5)
Array([0. , 0.5, 1. , 1.5], dtype=float32)

另请参阅

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