Python PyTorch sgn用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.sgn 的用法。

用法:

torch.sgn(input, *, out=None) → Tensor

参数：

input(Tensor) -输入张量。

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

此函数是 torch.sign() 对复张量的扩展。它计算一个新张量，其元素与input 的对应元素具有相同的角度，对于复数张量，其绝对值(即幅度)为 1，对于非复数张量，等效于 torch.sign()。

\text{out}_{i} = \begin{cases} 0 & |\text{{input}}_i| == 0 \\ \frac{{\text{{input}}_i}}{|{\text{{input}}_i}|} & \text{otherwise} \end{cases}

例子：

>>> t = torch.tensor([3+4j, 7-24j, 0, 1+2j])
>>> t.sgn()
tensor([0.6000+0.8000j, 0.2800-0.9600j, 0.0000+0.0000j, 0.4472+0.8944j])