Funzioni trigonometriche in Pytorch

In questo tutorial di Pytorch, discuteremo delle funzioni trigonometriche applicate al tensore di Pytorch.

Pytorch è un framework open source disponibile con un linguaggio di programmazione Python. Possiamo elaborare i dati in Pytorch sotto forma di tensore.

Un tensore è un array multidimensionale utilizzato per archiviare i dati. Per l'utilizzo di un tensore, dobbiamo importare il modulo Torch.

Per creare un tensore, il metodo utilizzato è tensore ().

Sintassi:
torcia.tensore (dati)

Dove i dati sono un array multidimensionale.

torcia.funzione sin ()

La torcia.La funzione sin () in Pytorch restituisce i valori sine di tutti gli elementi in un tensore. Ci vuole solo un parametro.

Sintassi:
torcia.sin (tensor_object)

Parametro:
tensor_object è il tensore di input

Esempio 1

Creiamo un tensore unidimensionale, data1 e restituisce valori sinusoidali, applicando la torcia.peccato().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D - Data1 con 5 valori numerici.
data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform sin () sul tensore sopra
Stampa ("Valori sinusoidali:", Torcia.sin (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([23, 45, 67, 10, 0])
Valori sinusoidali: tensore ([-0.8462, 0.8509, -0.8555, -0.5440, 0.0000])

Possiamo vedere che i valori sinusoidali sono stati restituiti.

Esempio 2

Creiamo un tensore bidimensionale, data1 e restituiscono valori sinusoidali, applicando la torcia.sin () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga.
Data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform sin () sul tensore sopra
Stampa ("Valori sinusoidali:", Torcia.sin (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valori sinusoidali: tensore ([[-0.8462, 0.8509, -0.8555, -0.5440, 0.0000],
[0.8268, 0.5140, 0.8940, 0.5806, -0.8012]])

Possiamo vedere che i valori sinusoidali sono stati restituiti.

torcia.cos () funzione

La torcia.La funzione cos () in Pytorch restituisce i valori del coseno di tutti gli elementi in un tensore. Ci vuole solo un parametro.

Sintassi:
torcia.cos (tensor_object)

Parametro:
tensor_object è il tensore di input.

Esempio 1

Creiamo un tensore monodimensionale, data1 e restituisce i valori del coseno, applicando la torcia.cos () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D - Data1 con 5 valori numerici.
Data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform cos () sul tensore sopra
Stampa ("Valori del coseno:", Torcia.cos (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([23, 45, 67, 10, 0])
Valori del coseno: tensore ([-0.5328, 0.5253, -0.5178, -0.8391, 1.0000])

Possiamo vedere che i valori del coseno sono stati restituiti.

Esempio 2

Creiamo un tensore bidimensionale, data1 e restituisce i valori del coseno, applicando la torcia.cos () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga.
Data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform cos () sul tensore sopra
Stampa ("Valori del coseno:", Torcia.cos (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valori del coseno: tensore ([[-0.5328, 0.5253, -0.5178, -0.8391, 1.0000],
[-0.5625, -0.8578, -0.4481, 0.8142, -0.5985]])

Possiamo vedere che i valori del coseno sono stati restituiti.

torcia.tan () funzione

La torcia.Tan () La funzione in Pytorch restituisce i valori tangenti di tutti gli elementi in un tensore. Ci vuole solo un parametro.

Sintassi:
torcia.tan (tensor_object)

Parametro:
tensor_object è il tensore di input.

Esempio 1

Creiamo un tensore monodimensionale, data1 e restituiscono valori tangenti, applicando la torcia.tan () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D - Data1 con 5 valori numerici.
data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform tan () sul tensore sopra
Stampa ("Valori tangenti:", Torcia.tan (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([23, 45, 67, 10, 0])
Valori tangenti: tensore ([1.5882, 1.6198, 1.6523, 0.6484, 0.0000])

Possiamo vedere che i valori tangenti sono stati restituiti.

Esempio 2

Creiamo un tensore bidimensionale, data1 e restituisce valori tangenti, applicando la torcia.tan () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga.
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform tan () sul tensore sopra
Stampa ("Valori tangenti:", Torcia.tan (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valori tangenti: tensore ([[1.5882, 1.6198, 1.6523, 0.6484, 0.0000],
[-1.4700, -0.5992, -1.9952, 0.7131, 1.3387]])

Possiamo vedere che i valori tangenti sono stati restituiti.

torcia.funzione sinh ()

La torcia.La funzione Sinh () in Pytorch restituisce i valori sensuali iperbolici di tutti gli elementi in un tensore. Ci vuole solo un parametro.

Sintassi:
torcia.Sinh (tensor_object)

Parametro:
tensor_object è il tensore di input.

Esempio 1

Creiamo un tensore unidimensionale, data1 e restituiamo i valori del seno iperbolico, applicando la torcia.Sinh () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D - Data1 con 5 valori numerici.
data1 = torcia.Tensor ([0,1,45,10,23])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#Perform Sinh () sul tensore sopra
Stampa ("Valori del seno iperbolico:", Torcia.sinh (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([0, 1, 45, 10, 23])
Valori del seno iperbolico: tensore ([0.0000E+00, 1.1752e+00, 1.7467e+19, 1.1013e+04, 4.8724E+09])

Possiamo vedere che sono stati restituiti i valori del seno iperbolico.

Esempio 2

Creiamo un tensore bidimensionale, data1 e restituiamo i valori del seno iperbolico, applicando la torcia.Sinh () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga.
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#Perform Sinh () sul tensore sopra
Stampa ("Valori del seno iperbolico:", Torcia.sinh (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valori sinusoidali iperbolici: tensore ([[4.8724E+09, 1.7467e+19, 6.2618e+28, 1.1013e+04, 0.0000E+00],
[8.4744e+27, 3.7492E+33, INF, INF, INF]])

Possiamo vedere che sono stati restituiti i valori del seno iperbolico.

torcia.funzione cosh ()

La torcia.La funzione cosh () in pytorch restituisce i valori del coseno iperbolico di tutti gli elementi in un tensore. Ci vuole solo un parametro.

Sintassi:
torcia.cosh (tensor_object)

Parametro:
tensor_object è il tensore di input.

Esempio 1

Creiamo un tensore monodimensionale, data1 e restituiamo i valori del coseno iperbolico applicando la torcia.cosh () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D - Data1 con 5 valori numerici.
data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform cosh () sul tensore sopra
Stampa ("Valori del coseno iperbolico:", Torcia.cosh (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([23, 45, 67, 10, 0])
Valori del coseno iperbolico: tensore ([4.8724E+09, 1.7467e+19, 6.2618e+28, 1.1013e+04, 1.0000E+00])

Possiamo vedere che sono stati restituiti i valori del coseno iperbolico.

Esempio 2

Creiamo un tensore bidimensionale, data1 e restituiamo i valori del coseno iperbolico, applicando la torcia.cosh () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga.
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform cosh () sul tensore sopra
Stampa ("Valori del coseno iperbolico:", Torcia.cosh (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valori del coseno iperbolico: tensore ([4.8724E+09, 1.7467e+19, 6.2618e+28, 1.1013e+04, 1.0000E+00],
[8.4744e+27, 3.7492E+33, INF, INF, INF]])

Possiamo vedere che sono stati restituiti i valori del coseno iperbolico.

torcia.funh () funzione

La torcia.La funzione tanh () in Pytorch restituisce i valori tangenti iperbolici di tutti gli elementi in un tensore. Ci vuole solo un parametro.

Sintassi:
torcia.tanh (tensor_object)

Parametro:
tensor_object è il tensore di input.

Esempio 1

Creiamo un tensore monodimensionale, data1 e restituiamo i valori tangenti iperbolici, applicando la torcia.tanh () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D - Data1 con 5 valori numerici.
data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform tanh () sul tensore sopra
Stampa ("Valori tangenti iperbolici:", Torcia.tanh (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([23, 45, 67, 10, 0])
Valori tangenti iperbolici: tensore ([1., 1., 1., 1., 0.])

Possiamo vedere che i valori tangenti iperbolici sono stati restituiti.

Esempio 2

Creiamo un tensore bidimensionale, data1 e restituiamo valori tangenti iperbolici, applicando la torcia.tanh () su di esso.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga.
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#perform tanh () sul tensore sopra
Stampa ("Valori tangenti iperbolici:", Torcia.tanh (data1))

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valori tangenti iperbolici: tensore ([1., 1., 1., 1., 0.",
[1., 1., 1., 1., 1.]])

Possiamo vedere che i valori tangenti iperbolici sono stati restituiti.

Conclusione

In questa lezione di Pytorch, abbiamo visto come svolgere funzioni trigonometriche a Pytorch. Abbiamo discusso di tre tipi di funzioni trigonometriche: sin (), cos () e tan (). Se è necessario eseguire funzioni iperboliche, puoi usare sinh (), cosh () e tan ().