如何计算 PyTorch 中张量元素的对数?

为了在 PyTorch 中计算张量元素的对数,我们使用该方法。它返回一个具有原始输入张量元素的自然对数值的新张量。它以张量作为输入参数并输出张量。torch.log()

脚步

  • 导入所需的库。在以下所有 Python 示例中,所需的 Python 库是torch。确保您已经安装了它。

  • 创建一个张量并打印它。

  • 计算。这需要输入,一个张量,作为输入参数并且返回与所述的元件的自然对数值的新张量输入。torch.log(input)

  • 使用原始输入张量元素的自然对数值打印张量。

示例 1

以下 Python 程序展示了如何计算 PyTorch 张量的自然对数。

# import necessary library

import torch

# Create a tensor

t = torch.Tensor([2.3,3,2.3,4,3.4])

# print the above created tensor

print("Original tensor:\n", t)

# compute the logarithm of elements of the above tensor

log = torch.log(t)

# print the computed logarithm of elements

print("Logarithm of Elements:\n", log)

输出结果
Original tensor:

   tensor([2.3000, 3.0000, 2.3000, 4.0000, 3.4000])

Logrithm of Elements:

   tensor([0.8329, 1.0986, 0.8329, 1.3863, 1.2238])

示例 2

以下 Python 程序显示了如何计算 2D 张量的自然对数。

# import necessary libraries

import torch

# Create a tensor of random numbers of size 3x4

t = torch.rand(3,4)

# print the above created tensor

print("Original tensor:\n", t)

# compute the logarithm of elements of the above tensor

log = torch.log(t)

# print the computed logarithm of elements

print("Logarithm of Elements:\n", log)

输出结果
Original tensor:

tensor([[0.1245, 0.0448, 0.1176, 0.7607],

         [0.7415, 0.7738, 0.0694, 0.6983],

         [0.8371, 0.6169, 0.3858, 0.8027]])

Logarithm of Elements:

tensor([[-2.0837, -3.1048, -2.1405, -0.2735],

         [-0.2990, -0.2565, -2.6676, -0.3591],

         [-0.1778, -0.4830, -0.9524, -0.2198]])

以上是 如何计算 PyTorch 中张量元素的对数? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/345697.html

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