lerp¶
基于给定的 weight 计算 x 与 y 的线性插值
\[lerp(x, y, weight) = x + weight * (y - x)\]
参数¶
x (Tensor) - 输入的Tensor，作为线性插值开始的点，数据类型为：float32、float64。
y (Tensor) - 输入的Tensor，作为线性插值结束的点，数据类型为：float32、float64。
weight (float|Tensor) - 给定的权重值，weight为Tensor时数据类型为：float32、float64。
name (str，可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name。
返回¶
输出Tensor，与 x 数据类型相同。
代码示例¶
import paddle
x = paddle.arange(1., 5., dtype='float32')
y = paddle.empty([4], dtype='float32')
y.fill_(10.)
print(x)
# Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
# [1., 2., 3., 4.])
print(y)
# Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
# [10., 10., 10., 10.])
paddle.lerp(x, y, 0.5)
# Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
# [5.5., 6., 6.5, 7.])
paddle.lerp(x, y, paddle.full_like(x, 0.5))
# Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=True,
# [5.5., 6., 6.5, 7.])