【Pytorch笔记】3.数学运算,xt317（pytorch @运算符）

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torch.add()

功能：逐元素计算input+alpha×other。

torch.add(input,alpha=1,other,out=None)

input：tensor； alpha：other的系数，是个实数； other：和input同样形状的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[2, 3], [4, 5]])t2 = torch.tensor([[1, 1], [2, 2]])t = torch.add(t1, alpha=2, other=t2)print(t)

输出：

tensor([[4, 5],[8, 9]]) torch.sub()

功能：逐元素计算input-alpha×other。

torch.sub(input,alpha=1,other,out=None)

input：tensor； alpha：other的系数，是个实数； other：和input同样形状的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[2, 3], [4, 5]])t2 = torch.tensor([[1, 1], [2, 2]])t = torch.add(t1, alpha=2, other=t2)print(t)

输出：

tensor([[0, 1],[0, 1]]) torch.mul()

功能：逐元素计算$ou{t}_i=inpu{t}_i\times othe{r}_i$

torch.mul(input,other)

input：tensor； other：和input同样尺寸的tensor。 other支持广播，即可以只向other传入一个数，torch利用广播机制变成同样尺寸的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[9, 12], [15, 18]])t2 = torch.tensor([[3, 3], [2, 2]])t = torch.mul(t1, other=t2)print(t)

输出：

tensor([[27, 36],[30, 36]]) torch.div()

功能：逐元素计算$ou{t}_i=\frac{inpu{t}_i}{other}$

torch.div(input,other)

input：tensor； other：和input同样尺寸的、元素不能为0的tensor。 other支持广播，即可以只向other传入一个数，torch利用广播机制变成同样尺寸的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[9, 12], [4, 6]])t2 = torch.tensor([[3, 3], [2, 2]])t = torch.div(t1, other=t2)print(t)

输出：

tensor([[3., 4.],[2., 3.]]) torch.addcmul()

功能：逐元素计算$ou{t}_i=inpu{t}_i+value\times tensor{1}_i\times tensor{2}_i$

torch.addcmul(input,value=1,tensor1,tensor2,out=None)

input：输入的tensor； value：见公式，实数； tensor1：和input相同形状的tensor，见公式； tensor2：和input相同形状的tensor，见公式。

import torcht1 = torch.tensor([[2., 3.], [4., 5.]])t2 = torch.tensor([[4., 6.], [8., 10.]])t3 = torch.tensor([[2., 2.], [2., 2.]])t = torch.addcmul(t1, value=2, tensor1=t2, tensor2=t3)print(t)

输出：

tensor([[18., 27.],[36., 45.]]) torch.addcdiv()

功能：逐元素计算$ou{t}_i=inpu{t}_i+value\times \frac{tensor{1}_i}{tensor{2}_i}$。

torch.addcdiv(input,value=1,tensor1,tensor2,out=None)

input：输入的tensor； value：见公式，实数； tensor1：和input相同形状的tensor，见公式； tensor2：和input相同形状但是元素中不能出现0的tensor，见公式。 注：input、tensor1、tensor2的内容需要是浮点型。如果使用整数会报如下错误：

RuntimeError: Integer division with addcdiv is no longer supported, and in a future release addcdiv will perform a true division of tensor1 and tensor2. The historic addcdiv behavior can be implemented as (input + value * torch.trunc(tensor1 / tensor2)).to(input.dtype) for integer inputs and as (input + value * tensor1 / tensor2) for float inputs. The future addcdiv behavior is just the latter implementation: (input + value * tensor1 / tensor2), for all dtypes.

import torcht1 = torch.tensor([[2., 3.], [4., 5.]])t2 = torch.tensor([[4., 6.], [8., 10.]])t3 = torch.tensor([[2., 2.], [2., 2.]])t = torch.addcdiv(t1, value=2, tensor1=t2, tensor2=t3)print(t)

输出：

tensor([[ 6., 9.],[12., 15.]]) torch.log()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=lo{g}_e(inpu{t}_i)$。

torch.log(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[9., -12.], [15., 18.]])t = torch.log(t1)print(t)

输出：

tensor([[2.1972, nan],[2.7081, 2.8904]]) torch.log10()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=lo{g}_{10}(inpu{t}_i)$。

torch.log10(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[9., -12.], [15., 18.]])t = torch.log10(t1)print(t)

输出：

tensor([[0.9542, nan],[1.1761, 1.2553]]) torch.log2()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=lo{g}_2(inpu{t}_i)$。

torch.log2(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[8., -12.], [16., 18.]])t = torch.log2(t1)print(t)

输出：

tensor([[3.0000, nan],[4.0000, 4.1699]]) torch.exp()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=e^{inpu{t}_i}$。

torch.exp(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import mathimport torcht1 = torch.tensor([[-2., 0.], [1., math.log(2.)]])t = torch.exp(t1)print(t)

输出：

tensor([[0.1353, 1.0000],[2.7183, 2.0000]]) torch.pow()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=x_i^{exponen{t}_i}$

torch.pow(input,exponent,out=None)

input：待求解的tensor。 exponent：与input相同形状的tensor。 如果exponent是一个数，torch会广播成一个和input相同形状的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]])t2 = torch.tensor([[3., 2.], [4., 2.]])t3 = torch.pow(t1, 2.)t4 = torch.pow(t1, t2)print(t3)print(t4)

输出：

tensor([[ 1., 4.],[ 9., 16.]])tensor([[ 1., 4.],[81., 16.]]) tensor.abs()

功能：逐元素取绝对值，$ou{t}_i=|inpu{t}_i|$。

torch.abs(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.tensor([[1., -2.], [-3., 4.]])t = torch.abs(t1)print(t)

输出：

tensor([[1., 2.],[3., 4.]]) tensor.acos()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=co{s}^{-1}(inpu{t}_i)$。

torch.acos(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.randn(4)print(t1)t = torch.acos(t1)print(t)

输出：

tensor([ 0.5100, 0.1678, -0.0250, 0.3119])tensor([1.0357, 1.4022, 1.5958, 1.2536]) torch.cosh()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=cosh(inpu{t}_i)$ 注：$cosh(x)=\frac{e^x+e^{-x}}{2}$

torch.cosh(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.randn(4)print(t1)t = torch.cosh(t1)print(t)torch.cosh(input,out=None)

输出：

tensor([-0.3447, -0.2875, -0.2717, -1.3635])tensor([1.0600, 1.0416, 1.0371, 2.0828]) torch.cos()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=cos(inpu{t}_i)$

torch.cos(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.randn(4)print(t1)t = torch.cos(t1)print(t)torch.cosh(input,out=None)

输出：

tensor([-0.6443, -0.8991, 1.2432, -0.3162])tensor([0.7995, 0.6223, 0.3218, 0.9504]) torch.asin()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=si{n}^{-1}(inpu{t}_i)$

torch.asin(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.randn(4)print(t1)t = torch.asin(t1)print(t)

输出：

tensor([-0.7372, -0.0238, -1.8213, -0.0912])tensor([-0.8289, -0.0238, nan, -0.0913]) torch.atan()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=ta{n}^{-1}(inpu{t}_i)$

torch.atan(input,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.randn(4)print(t1)t = torch.atan(t1)print(t)

输出：

tensor([ 0.3620, -0.6551, 1.0304, 2.1545])tensor([ 0.3474, -0.5799, 0.8003, 1.1362]) torch.atan2()

功能：逐元素求解$ou{t}_i=ta{n}^{-1}(\frac{inpu{t}_i}{othe{r}_i})$

torch.atan(input,other,out=None)

input：待求解的tensor。

import torcht1 = torch.randn(4)print(t1)t2 = torch.randn(4)print(t2)t = torch.atan2(t1, t2)print(t)

输出：

tensor([ 1.9372, 0.7993, -1.4123, 0.4260])tensor([-1.5106, 1.2147, -1.4479, 0.1674])tensor([ 2.2331, 0.5820, -2.3686, 1.1963])