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Quadrat in PyTorch

Barbara Streisand
Freigeben: 2025-01-03 03:58:38
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square in PyTorch

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*Memos:

  • Mein Beitrag erklärt pow().
  • Mein Beitrag erklärt float_power().
  • Mein Beitrag erklärt abs() und sqrt().
  • Mein Beitrag erklärt gcd() und lcm().
  • In meinem Beitrag werden Trace(), Reciprocal() und RSQRT() erklärt.

square() kann den 0D- oder mehr D-Tensor von null oder mehr quadrierten Elementen abrufen und erhält den 0D- oder mehr D-Tensor von null oder mehr Elementen, wie unten gezeigt:

*Memos:

  • quadrat() kann mit Torch oder einem Tensor verwendet werden.
  • Das 1. Argument (Eingabe) mit Torch oder unter Verwendung eines Tensors (Required-Type:Tensor von int, float, complex oder bool).
  • Es gibt kein Argument mit Torch(Optional-Default:None-Type:tensor): *Memos:
    • out= muss verwendet werden.
    • Mein Beitrag erklärt unser Argument.
import torch

my_tensor = torch.tensor(-3)

torch.square(input=my_tensor)
my_tensor.square()
# tensor(9)

my_tensor = torch.tensor([-3, 1, -2, 3, 5, -5, 0, -4])

torch.square(input=my_tensor)
# tensor([9, 1, 4, 9, 25, 25, 0, 16])

my_tensor = torch.tensor([[-3, 1, -2, 3],
                          [5, -5, 0, -4]])
torch.square(input=my_tensor)
# tensor([[9, 1, 4, 9],
#         [25, 25, 0, 16]])

my_tensor = torch.tensor([[[-3, 1], [-2, 3]],
                          [[5, -5], [0, -4]]])
torch.square(input=my_tensor)
# tensor([[[9, 1], [4, 9]],
#         [[25, 25], [0, 16]]])

my_tensor = torch.tensor([[[-3., 1.], [-2., 3.]],
                          [[5., -5.], [0., -4.]]])
torch.square(input=my_tensor)
# tensor([[[9., 1.], [4., 9.]],
#         [[25., 25.], [0., 16.]]])

my_tensor = torch.tensor([[[-3.+0.j, 1.+0.j], [-2.+0.j, 3.+0.j]],
                          [[5.+0.j, -5.+0.j], [0.+0.j, -4.+0.j]]])
torch.square(input=my_tensor)
# tensor([[[9.-0.j, 1.+0.j], [4.-0.j, 9.+0.j]],
#         [[25.+0.j, 25.-0.j], [0.+0.j, 16.-0.j]]])

my_tensor = torch.tensor([[[True, False], [True, False]],
                          [[False, True], [False, True]]])
torch.square(input=my_tensor)
# tensor([[[1, 0], [1, 0]],
#         [[0, 1], [0, 1]]])
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Quelle:dev.to
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