Python PyTorch polar用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.polar 的用法。

用法:

torch.polar(abs, angle, *, out=None) → Tensor

参数：

• abs(Tensor) -复张量的绝对值。必须是浮点数或双精度数。

• angle(Tensor) -复张量的角度。必须与 abs 具有相同的 dtype。

关键字参数：

out(Tensor) -如果输入是 torch.float32 ，则必须是 torch.complex64 。如果输入是 torch.float64 ，则必须是 torch.complex128 。

构造一个复数张量，其元素是笛卡尔坐标，对应于具有绝对值 abs 和角度 angle 的极坐标。

\text{out} = \text{abs} \cdot \cos(\text{angle}) + \text{abs} \cdot \sin(\text{angle}) \cdot j

注意

torch.polar 类似于 std::polar 并且不会像 Python 的 cmath.polar 和 SciPy 的 linalg.polar 那样计算复杂张量的极分解。如果 abs 为负数或 NaN，或者 angle 为无限，则此函数的行为未定义。

例子：

>>> import numpy as np
>>> abs = torch.tensor([1, 2], dtype=torch.float64)
>>> angle = torch.tensor([np.pi / 2, 5 * np.pi / 4], dtype=torch.float64)
>>> z = torch.polar(abs, angle)
>>> z
tensor([(0.0000+1.0000j), (-1.4142-1.4142j)], dtype=torch.complex128)