PyTorch の広場

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*メモ:

• 私の投稿では pow() について説明しています。
• 私の投稿では float_power() について説明しています。
• 私の投稿では、abs() と sqrt() について説明しています。
• 私の投稿では gcd() と lcm() について説明しています。
• 私の投稿では、trace()、reciprocal()、rsqrt() について説明しています。

square() は、以下に示すように、2 乗された 0 個以上の要素の 0D 以上の D テンソルを取得でき、0 個以上の要素の 0D 以上の D テンソルを取得します。

*メモ:

• square() は torch または tensor とともに使用できます。
• トーチまたはテンソル (必須タイプ: int、float、complex、または bool のテンソル) を使用する 1 番目の引数 (入力)。
• torch(Optional-Default:None-Type:tensor) には out 引数があります: *メモ:
  • out= を使用する必要があります。
  • 私の投稿では議論を説明しています。

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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