Python | PyTorch tan()方法

原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pytorch-tan-method/

PyTorch 是脸书开发的开源机器学习库。它用于深度神经网络和自然语言处理。 torch.tan()函数为 PyTorch 中的切线函数提供支持。它需要弧度形式的输入，输出在[-∞，∞]范围内。输入类型是张量，如果输入包含多个元素，则计算元素方向的切线。

语法 : torch.tan(x，out=None) 参数 : x :输入张量 名称(可选):输出张量 返回类型:与 x 类型相同的张量。

代码#1:

蟒蛇 3

# 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)

输出:

 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]

代码#2: 可视化

蟒蛇 3

# Importing the PyTorch library
import torch

# Importing the NumPy library
import numpy as np

# Importing the matplotlib.pyplot 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()

输出:

-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]

---

我们一直在努力

apachecn/AiLearning

---