Python PyTorch xlogy用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.special.xlogy 的用法。

用法:

torch.special.xlogy(input, other, *, out=None) → Tensor

参数：

• input(数字或者Tensor) -乘数

• other(数字或者Tensor) -参数

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

在以下情况下计算input * log(other)。

\text{out}_{i} = \begin{cases} \text{NaN} & \text{if } \text{other}_{i} = \text{NaN} \\ 0 & \text{if } \text{input}_{i} = 0.0 \\ \text{input}_{i} * \log{(\text{other}_{i})} & \text{otherwise} \end{cases}

类似于 SciPy 的 scipy.special.xlogy 。

注意

input 或 other 中的至少一个必须是张量。

例子：

>>> x = torch.zeros(5,)
>>> y = torch.tensor([-1, 0, 1, float('inf'), float('nan')])
>>> torch.special.xlogy(x, y)
tensor([0., 0., 0., 0., nan])
>>> x = torch.tensor([1, 2, 3])
>>> y = torch.tensor([3, 2, 1])
>>> torch.special.xlogy(x, y)
tensor([1.0986, 1.3863, 0.0000])
>>> torch.special.xlogy(x, 4)
tensor([1.3863, 2.7726, 4.1589])
>>> torch.special.xlogy(2, y)
tensor([2.1972, 1.3863, 0.0000])