Inverse trigonometrische Funktionen in Pytorch ausführen

Pytorch ist ein Open-Source-Framework für die Python-Programmiersprache. Wir können die Daten in Pytorch in Form eines Tensors verarbeiten.

Ein Tensor ist ein mehrdimensionales Array, das zum Speichern von Daten verwendet wird. Um einen Tensor zu verwenden, müssen wir das Fackelmodul importieren.

Zum Erstellen eines Tensors ist die verwendete Methode Tensor ().

Syntax:
Fackel.Tensor (Daten)

wobei Daten ein mehrdimensionales Array sind.

Fackel.wie in()

Fackel.Asin () in Pytorch gibt inverse Sinuswerte aller Elemente in einem Tensor zurück. Es dauert nur einen Parameter.

Syntax:
Fackel.ASIN (Tensor_Object)

Parameter:
Tensor_Object ist der Eingangs -Tensor

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor - Data1 und geben inverse Sinuswerte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.Asin () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Erstellen Sie einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 numerischen Werten.
Data1 = Fackel.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performe Asin () auf dem obigen Tensor
print ("Inverse Sinuswerte:", Torch.Asin (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Inverse Sinuswerte: Tensor ([Nan, Nan, Nan, Nan, 0).]))

Wir können sehen, dass umgekehrte Sinuswerte zurückgegeben wurden.

Beispiel 2:

Erstellen wir einen zweidimensionalen Tensor - Data1 und geben inverse Sinuswerte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.Asin () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile.
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performe Asin () auf dem obigen Tensor
print ("Inverse Sinuswerte:", Torch.Asin (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Inverse Sinuswerte: Tensor ([[Nan, Nan, Nan, Nan, 0).],
[Nan, Nan, Nan, Nan, Nan]]))

Wir können sehen, dass umgekehrte Sinuswerte zurückgegeben wurden.

Fackel.ACOS ()

Fackel.ACOS () in Pytorch gibt inverse Cosinus -Werte aller Elemente in einem Tensor zurück. Es dauert nur einen Parameter.

Syntax:
Fackel.ACOS (Tensor_Object)

Parameter:
Tensor_Object ist der Eingangs -Tensor

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor - Data1 und geben inverse Cosinus -Werte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.ACOS () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Erstellen Sie einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 numerischen Werten.
Data1 = Fackel.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performieren Sie ACOS () auf dem obigen Tensor
print ("Inverse Cosinus -Werte:", Torch.ACOS (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Inverse Cosinus -Werte: Tensor ([Nan, Nan, Nan, Nan, 1.5708])

Wir können sehen, dass inverse Cosinus -Werte zurückgegeben wurden.

Beispiel 2:

Erstellen wir einen zweidimensionalen Tensor - Data1 und geben inverse Cosinus -Werte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.ACOS () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile.
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performieren Sie ACOS () auf dem obigen Tensor
print ("Inverse Cosinus -Werte:", Torch.ACOS (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Inverse Cosinus -Werte: Tensor ([[Nan, Nan, Nan, Nan, 1).5708],
[Nan, Nan, Nan, Nan, Nan]]))

Wir können sehen, dass inverse Cosinus -Werte zurückgegeben wurden.

Fackel.eine Lohe()

Fackel.Atan () in Pytorch gibt inverse Tangentenwerte aller Elemente in einem Tensor zurück. Es dauert nur einen Parameter.

Syntax:
Fackel.Atan (Tensor_Object)

Parameter:
Tensor_Object ist der Eingangs -Tensor

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor - Daten1 und geben inverse Tangentenwerte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.atan () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Erstellen Sie einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 numerischen Werten.
Data1 = Fackel.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performe atan () auf dem obigen Tensor
Druck ("Inverse Tangentenwerte:", Taschenlampe.Atan (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Inverse Tangentenwerte: Tensor ([1.5273, 1.5486, 1.5559, 1.4711, 0.0000])

Wir können sehen, dass inverse Tangentenwerte zurückgegeben wurden.

Beispiel 2:

Erstellen wir einen zweidimensionalen Tensor - Data1 und geben inverse Tangentenwerte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.atan () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile.
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performe atan () auf dem obigen Tensor
Druck ("Inverse Tangentenwerte:", Taschenlampe.Atan (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Inverse Tangentenwerte: Tensor ([[1).5273, 1.5486, 1.5559, 1.4711, 0.0000],
[1.5554, 1.5580, 1.5597, 1.5625, 1.5652]]))

Wir können sehen, dass inverse Tangentenwerte zurückgegeben wurden.

Fackel.Asinh ()

Fackel.Asinh () in Pytorch gibt inverse hyperbolische Sinuswerte aller Elemente in einem Tensor zurück. Es dauert nur einen Parameter.

Syntax:
Fackel.Asinh (Tensor_Object)

Parameter:
Tensor_Object ist der Eingangs -Tensor

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor - Daten1 und geben inverse hyperbolische Sinuswerte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.Asinh () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Erstellen Sie einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 numerischen Werten.
Data1 = Fackel.Tensor ([0,1,45,10,23])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performieren Sie Asinh () auf dem obigen Tensor
print ("inverse hyperbolische Sinuswerte:", Taschenlampe.Asinh (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([0, 1, 45, 10, 23])
Inverse hyperbolische Sinuswerte: Tensor ([0).0000, 0.8814, 4.4999, 2.9982, 3.8291])

Wir können sehen, dass inverse hyperbolische Sinuswerte zurückgegeben wurden.

Beispiel 2:

Erstellen wir einen zweidimensionalen Tensor - Daten1 und geben inverse hyperbolische Sinuswerte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.Asinh () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile.
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performieren Sie Asinh () auf dem obigen Tensor
print ("inverse hyperbolische Sinuswerte:", Taschenlampe.Asinh (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Inverse hyperbolische Sinuswerte: Tensor ([[3).8291, 4.4999, 4.8979, 2.9982, 0.0000],
[4.8676, 5.0499, 5.1930, 5.4807, 5.8861]]))

Wir können sehen, dass inverse hyperbolische Sinuswerte zurückgegeben wurden.

Fackel.acosh ()

Fackel.ACOSH () in Pytorch gibt inverse hyperbolische Kosinuswerte aller Elemente in einem Tensor zurück. Es dauert nur einen Parameter.

Syntax:
Fackel.ACOSH (Tensor_Object)

Parameter:
Tensor_Object ist der Eingangs -Tensor

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor - Daten1 und geben inverse hyperbolische Cosinus -Werte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.Acosh () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Erstellen Sie einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 numerischen Werten.
Data1 = Fackel.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performieren Sie Acosh () auf dem obigen Tensor
Print ("Inverse hyperbolische Cosinus -Werte:", Taschenlampe.ACOSH (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Inverse hyperbolische Kosinuswerte: Tensor ([3).8282, 4.4997, 4.8978, 2.9932, nan])

Wir können sehen, dass inverse hyperbolische Cosinus -Werte zurückgegeben wurden.

Beispiel 2:

Erstellen wir einen zweidimensionalen Tensor - Data1 und geben inverse hyperbolische Cosinus -Werte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.Acosh () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile.
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performieren Sie Acosh () auf dem obigen Tensor
Print ("Inverse hyperbolische Cosinus -Werte:", Taschenlampe.ACOSH (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Inverse hyperbolische Kosinuswerte: Tensor ([[3).8282, 4.4997, 4.8978, 2.9932, Nan],
[4.8675, 5.0498, 5.1929, 5.4806, 5.8861]]))

Wir können sehen, dass inverse hyperbolische Cosinus -Werte zurückgegeben wurden.

Fackel.Atanh ()

Fackel.Atanh () In Pytorch gibt die inversen hyperbolischen Tangentenwerte aller Elemente in einem Tensor zurück. Es dauert nur einen Parameter.

Syntax:
Fackel.Atanh (Tensor_Object)

Parameter:
Tensor_Object ist der Eingangs -Tensor

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor - Daten1 und geben inverse hyperbolische Tangentenwerte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.atanh () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Erstellen Sie einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 numerischen Werten.
Data1 = Fackel.Tensor ([23,45,67,10,0])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performe atanh () auf dem obigen Tensor
print ("inverse hyperbolische Tangententente:", Taschenlampe.Atanh (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Inverse hyperbolische Tangentenwerte: Tensor ([Nan, Nan, Nan, Nan, 0).]))

Wir können sehen, dass inverse hyperbolische Tangentenwerte zurückgegeben wurden.

Beispiel 2:

Erstellen wir einen zweidimensionalen Tensor - Daten1 und geben inverse hyperbolische Tangentenwerte durch Anwenden von Taschenlampen zurück.atanh () darauf.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile.
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#performe atanh () auf dem obigen Tensor
print ("inverse hyperbolische Tangententente:", Taschenlampe.Atanh (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Inverse hyperbolische Tangentenwerte: Tensor ([[Nan, Nan, Nan, Nan, 0).],
[Nan, Nan, Nan, Nan, Nan]]))

Wir können sehen, dass inverse hyperbolische Tangentenwerte zurückgegeben wurden.

Abschluss

In dieser Pytorch -Lektion haben wir gesehen, wie man inverse trigonometrische Funktionen in Pytorch ausführt. Wir diskutierten drei Arten von inversen trigonometrischen Funktionen - Asin (), ACOS () und Atan (). Wenn Sie inverse hyperbolische Funktionen ausführen müssen, können Sie ASINH (), ACOSH () und ATANH () verwenden.