Executar funções trigonométricas inversas em Pytorch

Pytorch é uma estrutura de código aberto para a linguagem de programação Python. Podemos processar os dados em pytorch na forma de um tensor.

Um tensor é uma matriz multidimensional que é usada para armazenar dados. Para usar um tensor, temos que importar o módulo da tocha.

Para criar um tensor, o método usado é tensor ().

Sintaxe:
tocha.Tensor (dados)

onde os dados são uma matriz multidimensional.

tocha.como em()

tocha.asin () em Pytorch retorna valores senoidais inversos de todos os elementos em um tensor. É preciso apenas um parâmetro.

Sintaxe:
tocha.asin (tensor_object)

Parâmetro:
tensor_object é o tensor de entrada

Exemplo 1:

Vamos criar um tensor unidimensional - Data1 e retornar valores senoidais inversos aplicando tocha.asin () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D - Data1 com 5 valores numéricos.
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform Asin () acima do tensor
Imprimir ("Valores senoidais inversos:", tocha.ASIN (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores senos inversos: tensor ([nan, nan, nan, nan, 0.]))

Podemos ver que os valores de seno inversos foram devolvidos.

Exemplo 2:

Vamos criar um tensor bidimensional - Data1 e retornar valores senoidais inversos aplicando tocha.asin () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha.
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform Asin () acima do tensor
Imprimir ("Valores senoidais inversos:", tocha.ASIN (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores senos inversos: tensor ([[nan, nan, nan, nan, 0.],
[Nan, Nan, Nan, Nan, Nan]])

Podemos ver que os valores de seno inversos foram devolvidos.

tocha.ACOS ()

tocha.ACOS () em Pytorch retorna valores de cosseno inverso de todos os elementos em um tensor. É preciso apenas um parâmetro.

Sintaxe:
tocha.ACOS (tensor_object)

Parâmetro:
tensor_object é o tensor de entrada

Exemplo 1:

Vamos criar um tensor unidimensional - data1 e retornar valores de cosseno inverso aplicando tocha.acos () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D - Data1 com 5 valores numéricos.
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform ACOS () acima do tensor
Imprima ("Valores Inversos de Cosseno:", Tocha.ACOS (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores de cosseno inverso: tensor ([nan, nan, nan, nan, 1.5708])

Podemos ver que os valores de cosseno inverso foram devolvidos.

Exemplo 2:

Vamos criar um tensor bidimensional - Data1 e retornar valores de cosseno inverso aplicando tocha.acos () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha.
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform ACOS () acima do tensor
Imprima ("Valores Inversos de Cosseno:", Tocha.ACOS (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores de cosseno inverso: tensor ([[nan, nan, nan, nan, 1.5708],
[Nan, Nan, Nan, Nan, Nan]])

Podemos ver que os valores de cosseno inverso foram devolvidos.

tocha.numa()

tocha.atan () em pytorch retorna valores tangentes inversos de todos os elementos em um tensor. É preciso apenas um parâmetro.

Sintaxe:
tocha.atan (tensor_object)

Parâmetro:
tensor_object é o tensor de entrada

Exemplo 1:

Vamos criar um tensor unidimensional - Data1 e retornar valores tangentes inversos aplicando tocha.atan () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D - Data1 com 5 valores numéricos.
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform ATAN () acima do tensor
impressão ("valores tangentes inversos:", tocha.atan (data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores tangentes inversos: tensor (1.5273, 1.5486, 1.5559, 1.4711, 0.0000])

Podemos ver que os valores tangentes inversos foram retornados.

Exemplo 2:

Vamos criar um tensor bidimensional - Data1 e retornar valores tangentes inversos aplicando tocha.atan () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha.
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform ATAN () acima do tensor
impressão ("valores tangentes inversos:", tocha.atan (data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores tangentes inversos: tensor ([1.5273, 1.5486, 1.5559, 1.4711, 0.0000],
[1.5554, 1.5580, 1.5597, 1.5625, 1.5652]])

Podemos ver que os valores tangentes inversos foram retornados.

tocha.asinh ()

tocha.Asinh () em Pytorch retorna. É preciso apenas um parâmetro.

Sintaxe:
tocha.asinh (tensor_object)

Parâmetro:
tensor_object é o tensor de entrada

Exemplo 1:

Vamos criar um tensor unidimensional - Data1 e retornar valores de seno hiperbólicos inversos aplicando a tocha.asinh () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D - Data1 com 5 valores numéricos.
Data1 = Torch.tensor ([0,1,45,10,23])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform Asinh () acima do tensor
Impressão ("Valores senoidais inversos hiperbólicos:", tocha.asinh (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([0, 1, 45, 10, 23])
Valores de seno hiperbólicos inversos: Tensor ([0.0000, 0.8814, 4.4999, 2.9982, 3.8291])

Podemos ver que os valores de seno hiperbólicos inversos foram devolvidos.

Exemplo 2:

Vamos criar um tensor bidimensional - Data1 e retornar valores de seno hiperbólicos inversos aplicando a tocha.asinh () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha.
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform Asinh () acima do tensor
Impressão ("Valores senoidais inversos hiperbólicos:", tocha.asinh (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores de seno hiperbólicos inversos: Tensor ([[3.8291, 4.4999, 4.8979, 2.9982, 0.0000],
[4.8676, 5.0499, 5.1930, 5.4807, 5.8861]])

Podemos ver que os valores de seno hiperbólicos inversos foram devolvidos.

tocha.acosh ()

tocha.acosh () em pytorch retorna valores de cosseno hiperbólico inverso de todos os elementos em um tensor. É preciso apenas um parâmetro.

Sintaxe:
tocha.acosh (tensor_object)

Parâmetro:
tensor_object é o tensor de entrada

Exemplo 1:

Vamos criar um tensor unidimensional - Data1 e retornar valores de cosseno hiperbólico inverso aplicando tocha.acosh () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D - Data1 com 5 valores numéricos.
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform ACOSH () acima do tensor
Imprimir ("Valores Inverbólicos Inverbólicos de Hiperbólico:", Tocha.ACOSH (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores de cosseno hiperbólico inverso: Tensor ([3.8282, 4.4997, 4.8978, 2.9932, NAN])

Podemos ver que os valores de cosseno hiperbólico inverso foram devolvidos.

Exemplo 2:

Vamos criar um tensor bidimensional - Data1 e retornar valores de cosseno hiperbólico inverso aplicando tocha.acosh () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha.
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform ACOSH () acima do tensor
Imprimir ("Valores Inverbólicos Inverbólicos de Hiperbólico:", Tocha.ACOSH (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores de cosseno hiperbólico inverso: tensor ([[3.8282, 4.4997, 4.8978, 2.9932, NAN],
[4.8675, 5.0498, 5.1929, 5.4806, 5.8861]])

Podemos ver que os valores de cosseno hiperbólico inverso foram devolvidos.

tocha.Atanh ()

tocha.Atanh () em Pytorch retorna valores tangentes hiperbólicos inverbólicos de todos os elementos em um tensor. É preciso apenas um parâmetro.

Sintaxe:
tocha.Atanh (tensor_object)

Parâmetro:
tensor_object é o tensor de entrada

Exemplo 1:

Vamos criar um tensor unidimensional - Data1 e retornar valores tangentes hiperbólicos inversos aplicando a tocha.Atanh () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D - Data1 com 5 valores numéricos.
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform Atanh () acima do tensor
impressão ("valores tangentes hiperbólicos inversos:", tocha.Atanh (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores tangentes hiperbólicos inversos: tensor ([nan, nan, nan, nan, 0.]))

Podemos ver que os valores tangentes hiperbólicos inversos foram devolvidos.

Exemplo 2:

Vamos criar um tensor bidimensional - Data1 e retornar valores tangentes hiperbólicos inversos aplicando tocha.Atanh () nele.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha.
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Perform Atanh () acima do tensor
impressão ("valores tangentes hiperbólicos inversos:", tocha.Atanh (Data1))

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores tangentes hiperbólicos inversos: tensor ([[nan, nan, nan, nan, 0.],
[Nan, Nan, Nan, Nan, Nan]])

Podemos ver que os valores tangentes hiperbólicos inversos foram devolvidos.

Conclusão

Nesta lição de Pytorch, vimos como executar funções trigonométricas inversas em Pytorch. Discutimos três tipos de funções trigonométricas inversas - Asin (), ACOS () e Atan (). Se você precisar executar funções hiperbólicas inversas, poderá usar asinh (), acosh () e atanh ().