本文简要介绍python语言中 torch.matrix_exp
的用法。
用法:
torch.matrix_exp(input) → Tensor
input(Tensor) -输入张量。
计算一个方阵或批次中每个方阵的矩阵 index 。对于矩阵
input
,矩阵 index 定义为实现基于:
巴德,P。布拉内斯,S。 Casas, F. 用优化的泰勒多项式近似计算矩阵 index 。数学 2019, 7, 1174。
例子:
>>> a = torch.randn(2, 2, 2) >>> a[0, :, :] = torch.eye(2, 2) >>> a[1, :, :] = 2 * torch.eye(2, 2) >>> a tensor([[[1., 0.], [0., 1.]], [[2., 0.], [0., 2.]]]) >>> torch.matrix_exp(a) tensor([[[2.7183, 0.0000], [0.0000, 2.7183]], [[7.3891, 0.0000], [0.0000, 7.3891]]]) >>> import math >>> x = torch.tensor([[0, math.pi/3], [-math.pi/3, 0]]) >>> x.matrix_exp() # should be [[cos(pi/3), sin(pi/3)], [-sin(pi/3), cos(pi/3)]] tensor([[ 0.5000, 0.8660], [-0.8660, 0.5000]])
参数:
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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.matrix_exp。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。