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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: लिनस्पेस
#include <math_ops.h> एक अंतराल में मान उत्पन्न करता है।
सारांश
start में समान रूप से दूरी वाले num का एक क्रम उत्पन्न होता है। यदि num > 1 , तो अनुक्रम में मान stop - start / num - 1 से बढ़ जाते हैं, ताकि अंतिम वाला बिल्कुल stop हो।
उदाहरण के लिए:
tf.linspace(10.0, 12.0, 3, name="linspace") => [ 10.0 11.0 12.0]
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- प्रारंभ: 0-डी टेंसर। श्रेणी में पहली प्रविष्टि.
- रुकें: 0-डी टेंसर। श्रेणी में अंतिम प्रविष्टि.
- संख्या: 0-डी टेंसर। उत्पन्न करने के लिए मानों की संख्या.
रिटर्न:
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
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आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::LinSpace Class Reference\n\ntensorflow::ops::LinSpace\n=========================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nGenerates values in an interval.\n\nSummary\n-------\n\nA sequence of `num` evenly-spaced values are generated beginning at `start`. If `num \u003e 1`, the values in the sequence increase by `stop - start / num - 1`, so that the last one is exactly `stop`.\n\nFor example:\n\n\n```text\ntf.linspace(10.0, 12.0, 3, name=\"linspace\") =\u003e [ 10.0 11.0 12.0]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- start: 0-D tensor. First entry in the range.\n- stop: 0-D tensor. Last entry in the range.\n- num: 0-D tensor. Number of values to generate.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 1-D. The generated values.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [LinSpace](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lin_space_1a07c853813080d0f7d8c14c4e07827e3d)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` start, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` stop, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` num)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lin_space_1a37506bfbc0297e867f7d3f8ab7b8c3f2) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lin_space_1a352fbcfe5017b581515f26920e2d68de) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lin_space_1af8310e2e37c81739eca2aec0eeee0bc7)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lin_space_1ae7a48e20b3a1dff876ad7f5bb090cafa)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_lin_space_1a6f7419c72f85287441f9adc83b2fa307)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### LinSpace\n\n```gdscript\n LinSpace(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input start,\n ::tensorflow::Input stop,\n ::tensorflow::Input num\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
