Funciones trigonométricas en Pytorch

En este tutorial de Pytorch, discutiremos las funciones trigonométricas aplicadas a Pytorch Tensor.

Pytorch es un marco de código abierto disponible con un lenguaje de programación de Python. Podemos procesar los datos en Pytorch en forma de tensor.

Un tensor es una matriz multidimensional que se utiliza para almacenar los datos. Para usar un tensor, tenemos que importar el módulo de antorcha.

Para crear un tensor, el método utilizado es tensor ().

Sintaxis:
antorcha.Tensor (datos)

Donde los datos son una matriz multidimensional.

antorcha.función sin ()

La antorcha.La función sin () en Pytorch devuelve los valores sinusoidales de todos los elementos en un tensor. Solo se necesita un parámetro.

Sintaxis:
antorcha.sin (tensor_object)

Parámetro:
tensor_object es el tensor de entrada

Ejemplo 1

Creemos un tensor unidimensional, Data1 y valores SINE, aplicando antorcha.pecado().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos.
datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform sin () en el tensor anterior
Imprimir ("Valores sinusoidales:", antorcha.sin (datos1))

Producción:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores sinusoidal: tensor ([-0.8462, 0.8509, -0.8555, -0.5440, 0.0000])

Podemos ver que los valores sinusoidal fueron devueltos.

Ejemplo 2

Creemos un tensor bidimensional, Data1 y valores SINE, aplicando antorcha.sin () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila.
Datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform sin () en el tensor anterior
Imprimir ("Valores sinusoidales:", antorcha.sin (datos1))

Producción:

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

Podemos ver que los valores sinusoidal fueron devueltos.

antorcha.función cos ()

La antorcha.La función cos () en Pytorch devuelve los valores de coseno de todos los elementos en un tensor. Solo se necesita un parámetro.

Sintaxis:
antorcha.cos (tensor_object)

Parámetro:
tensor_object es el tensor de entrada.

Ejemplo 1

Creemos un tensor unidimensional, datos1 y valores de coseno de retorno, aplicando antorcha.cos () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos.
Datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform cos () en el tensor anterior
Imprimir ("Valores de coseno:", antorcha.cos (data1))

Producción:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores de coseno: tensor ([-0.5328, 0.5253, -0.5178, -0.8391, 1.0000])

Podemos ver que los valores del coseno fueron devueltos.

Ejemplo 2

Creemos un tensor bidimensional, datos1 y valores de coseno de retorno, aplicando antorcha.cos () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila.
Datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform cos () en el tensor anterior
Imprimir ("Valores de coseno:", antorcha.cos (data1))

Producción:

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

Podemos ver que los valores del coseno fueron devueltos.

antorcha.función tan ()

La antorcha.La función tan () en pytorch devuelve valores tangentes de todos los elementos en un tensor. Solo se necesita un parámetro.

Sintaxis:
antorcha.Tan (tensor_object)

Parámetro:
tensor_object es el tensor de entrada.

Ejemplo 1

Creemos un tensor unidimensional, datos1 y valores de tangente de retorno, aplicando antorcha.tan () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos.
datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform tan () en tensor anterior
Imprimir ("Valores de tangente:", antorcha.Tan (Data1))

Producción:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores tangentes: tensor ([1.5882, 1.6198, 1.6523, 0.6484, 0.0000])

Podemos ver que los valores tangentes fueron devueltos.

Ejemplo 2

Creemos un tensor bidimensional, datos1 y valores de tangente de retorno, aplicando antorcha.tan () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila.
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform tan () en tensor anterior
Imprimir ("Valores de tangente:", antorcha.Tan (Data1))

Producción:

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

Podemos ver que los valores tangentes fueron devueltos.

antorcha.función sinh ()

La antorcha.Función sinh () en Pytorch devuelve los valores sinusoidales hiperbólicos de todos los elementos en un tensor. Solo se necesita un parámetro.

Sintaxis:
antorcha.Sinh (tensor_object)

Parámetro:
tensor_object es el tensor de entrada.

Ejemplo 1

Creemos un tensor unidimensional, Data1 y valores de seno hiperbólicos, aplicando antorcha.sinh () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos.
datos1 = antorcha.Tensor ([0,1,45,10,23])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform sinh () en tensor anterior
Imprimir ("Valores de sinusoo hiperbólico:", antorcha.Sinh (datos1))

Producción:

Tensor: Tensor ([0, 1, 45, 10, 23])
Valores de seno hiperbólico: tensor ([0.0000E+00, 1.1752e+00, 1.7467e+19, 1.1013e+04, 4.8724e+09])

Podemos ver que se devolvieron los valores sinusoidales hiperbólicos.

Ejemplo 2

Creemos un tensor bidimensional, Data1 y los valores de seno hiperbólicos de retorno, aplicando antorcha.sinh () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila.
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform sinh () en tensor anterior
Imprimir ("Valores de sinusoo hiperbólico:", antorcha.Sinh (datos1))

Producción:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores de seno hiperbólico: tensor ([[4.8724e+09, 1.7467e+19, 6.2618e+28, 1.1013e+04, 0.0000E+00],
[8.4744e+27, 3.7492e+33, inf, inf, inf]])

Podemos ver que se devolvieron los valores sinusoidales hiperbólicos.

antorcha.Función Cosh ()

La antorcha.La función Cosh () en Pytorch devuelve los valores de coseno hiperbólico de todos los elementos en un tensor. Solo se necesita un parámetro.

Sintaxis:
antorcha.Cosh (tensor_object)

Parámetro:
tensor_object es el tensor de entrada.

Ejemplo 1

Creemos un tensor unidimensional, datos1 y valores de coseno hiperbólico aplicando antorcha.Cosh () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos.
datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform cosh () en tensor anterior
Imprimir ("Valores de coseno hiperbólico:", antorcha.Cosh (data1))

Producción:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores de coseno hiperbólico: tensor ([4.8724e+09, 1.7467e+19, 6.2618e+28, 1.1013e+04, 1.0000e+00])

Podemos ver que se devolvieron los valores del coseno hiperbólico.

Ejemplo 2

Creemos un tensor bidimensional, Data1 y valores de coseno hiperbólico de retorno, aplicando antorcha.Cosh () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila.
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#perform cosh () en tensor anterior
Imprimir ("Valores de coseno hiperbólico:", antorcha.Cosh (data1))

Producción:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores de coseno hiperbólico: tensor ([[4.8724e+09, 1.7467e+19, 6.2618e+28, 1.1013e+04, 1.0000E+00],
[8.4744e+27, 3.7492e+33, inf, inf, inf]])

Podemos ver que se devolvieron los valores del coseno hiperbólico.

antorcha.función tanh ()

La antorcha.Función Tanh () en Pytorch devuelve valores de tangente hiperbólico de todos los elementos en un tensor. Solo se necesita un parámetro.

Sintaxis:
antorcha.Tanh (tensor_object)

Parámetro:
tensor_object es el tensor de entrada.

Ejemplo 1

Creemos un tensor unidimensional, data1 y return valores de tangentes hiperbólicos, aplicando antorcha.tanh () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos.
datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,10,0])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#performan tanh () en tensor anterior
Imprimir ("Valores de tangente hiperbólico:", antorcha.tanh (data1))

Producción:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 10, 0])
Valores de tangente hiperbólico: tensor ([1., 1., 1., 1., 0.])

Podemos ver que se devolvieron los valores de tangentes hiperbólicos.

Ejemplo 2

Creemos un tensor bidimensional, Data1 y valores de tangentes hiperbólicos de retorno, aplicando antorcha.tanh () en él.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila.
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,10,0], [65,78,90,120,180]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#performan tanh () en tensor anterior
Imprimir ("Valores de tangente hiperbólico:", antorcha.tanh (data1))

Producción:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 10, 0],
[65, 78, 90, 120, 180]])
Valores de tangente hiperbólico: tensor ([[1., 1., 1., 1., 0.],
[1., 1., 1., 1., 1.]])

Podemos ver que se devolvieron los valores de tangentes hiperbólicos.

Conclusión

En esta lección de Pytorch, vimos cómo realizar funciones trigonométricas en Pytorch. Discutimos tres tipos de funciones trigonométricas: sin (), cos () y tan (). Si necesita realizar funciones hiperbólicas, puede usar Sinh (), Cosh () y Tan ().