컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
텐서플로우:: 작전:: 린스페이스
#include <math_ops.h>
일정 간격으로 값을 생성합니다.
요약
start
에서 시작하여 균일한 간격의 num
시퀀스가 생성됩니다. num > 1
이면 시퀀스의 값은 stop - start / num - 1
만큼 증가하므로 마지막 값은 정확히 stop
됩니다.
예를 들어:
tf.linspace(10.0, 12.0, 3, name="linspace") => [ 10.0 11.0 12.0]
인수:
- 범위: 범위 개체
- 시작: 0차원 텐서. 범위의 첫 번째 항목입니다.
- 중지: 0차원 텐서. 범위의 마지막 항목입니다.
- num: 0차원 텐서. 생성할 값의 수입니다.
보고:
공개 속성
공공 기능
마디
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
연산자::텐서플로우::출력
operator::tensorflow::Output() const
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)"],[],[],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```"]]