Python PyTorch tan()用法及代码示例

PyTorch是由Facebook开发的开源机器学习库。它用于深度神经网络和自然语言处理。

函数torch.tan()提供对PyTorch中切线函数的支持。它期望输入为弧度形式，并且输出在[-∞，∞]范围内。输入类型为张量，如果输入包含多个元素，则将计算按元素的切线。

用法: torch.tan(x, out=None)

参数：
x：输入张量
name(可选)：输出张量

返回类型：与x具有相同类型的张量。

代码1：

# Importing the PyTorch library 
import torch 
  
# A constant tensor of size 6 
a = torch.FloatTensor([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5]) 
print(a) 
  
# Applying the tan function and 
# storing the result in 'b' 
b = torch.tan(a) 
print(b)

输出：

 1.0000
-0.5000
 3.4000
-2.1000
 0.0000
-6.5000
[torch.FloatTensor of size 6]


 1.5574
-0.5463
 0.2643
 1.7098
 0.0000
-0.2203
[torch.FloatTensor of size 6]

代码2：可视化

# Importing the PyTorch library 
import torch 
  
# Importing the NumPy library 
import numpy as np 
  
# Importing the matplotlib.pylot function 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# A vector of size 15 with values from -1 to 1 
a = np.linspace(-1, 1, 15) 
  
# Applying the tangent function and 
# storing the result in 'b' 
b = torch.tan(torch.FloatTensor(a)) 
  
print(b) 
  
# Plotting 
plt.plot(a, b.numpy(), color = 'red', marker = "o")  
plt.title("torch.tan")  
plt.xlabel("X")  
plt.ylabel("Y")  
  
plt.show()

输出：

-1.5574
-1.1549
-0.8670
-0.6430
-0.4569
-0.2938
-0.1438
 0.0000
 0.1438
 0.2938
 0.4569
 0.6430
 0.8670
 1.1549
 1.5574
[torch.FloatTensor of size 15]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自vaibhav29498大神的英文原创作品 Python | PyTorch tan() method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。