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mindspore.ops.linspace
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.. py:function:: mindspore.ops.linspace(start, end, steps)
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返回一个在区间 `start` 和 `end` （包括 `start` 和 `end` ）内均匀分布的，包含 `steps` 个值的一维Tensor。
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.. math::
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\begin{aligned}
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&step_len = (end - start)/(steps - 1)\\
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&output = [start, start+step_len, start+2*step_len, ... , end]
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\end{aligned}
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参数：
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- **start** (Union[Tensor, int, float]) - 零维Tensor，数据类型必须为float32。区间的起始值。
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- **end** (Union[Tensor, int, float]) - 零维Tensor，数据类型必须为float32。区间的末尾值。
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- **steps** (Union[Tensor, int]) - 间隔中的包含的数值数量，包括区间端点。必须为正数。
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返回：
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Tensor，具有与 `start` 相同的dtype，shape为 :math:`(steps)` 。
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异常：
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- **TypeError** - `start` 或 `end` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `start` 或 `end` 的数据类型不是float32。
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- **ValueError** - `start` 或 `end` 的维度不是0。
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- **TypeError** - `steps` 不是int类型。
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- **ValueError** - `steps` 不是正数。
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