jax.numpy.arange#

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

创建一组等间距的值。

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

类似于 Python 的 range() 函数，它可以接受几种不同的位置签名。

  • 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，起始值是包含在内的，而停止值是不包含在内的。

参数:

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

  • stop (ArrayLike | DimSize | None) – 可选的区间结束值，不包含在内。如果未指定，则 (start, stop) = (0, start)

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

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

  • device (xc.Device | Sharding | None) – (可选) 创建的数组将被提交到的 Device 或 Sharding。

  • out_sharding (NamedSharding | P | None) – (可选) 创建的数组将被提交到的 NamedSharding 或 P。如果使用显式分片（https://jax.net.cn/en/latest/notebooks/explicit-sharding.html），请使用 out_sharding 参数。

返回:

从 start 到 stop，以 step 分隔的等间距值数组。

返回类型:

Array

注意

使用带有浮点 step 参数的 arange 可能会由于浮点误差的累积而导致意外结果，尤其是在使用 float8_* 和 bfloat16 等低精度数据类型时。为避免精度误差，请考虑生成整数范围，然后将其缩放到所需范围。例如，而不是这样做：

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

生成一个整数序列并对其进行缩放可能更准确：

(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 stop 值会导致浮点结果。

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

双参数版本指定 start 和 stop，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