Python PyTorch tan()用法及代碼示例

PyTorch是由Facebook開發的開源機器學習庫。它用於深度神經網絡和自然語言處理。

函數torch.tan()提供對PyTorch中切線函數的支持。它期望輸入為弧度形式，並且輸出在[-∞，∞]範圍內。輸入類型為張量，如果輸入包含多個元素，則將計算按元素的切線。

用法: torch.tan(x, out=None)

參數：
x：輸入張量
name(可選)：輸出張量

返回類型：與x具有相同類型的張量。

代碼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)

輸出：

 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]

代碼2：可視化

# 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()

輸出：

-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]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自vaibhav29498大神的英文原創作品 Python | PyTorch tan() method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。