Python | Método PyTorch cos()

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Facebook. Se utiliza para fines de procesamiento de lenguaje natural y redes neuronales profundas.
La función torch.cos() brinda soporte para la función coseno en PyTorch. Espera la entrada en forma de radianes y la salida está en el rango [-1, 1]. El tipo de entrada es tensor y si la entrada contiene más de un elemento, se calcula el coseno por elemento.

Sintaxis : torch.cos(x, out=None)
Parámetros : 
x :
Nombre del tensor de entrada  (opcional): Tensor de salida
Tipo de retorno : Un tensor con el mismo tipo que el de x. 
 

Código #1: 

# Importing the PyTorch library
import torch
 
# A constant tensor of size 6
a = torch.FloatTensor([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5])
print(a)
 
# Applying the cos function and
# storing the result in 'b'
b = torch.cos(a)
print(b)

Producción: 
 

 1.0000
-0.5000
 3.4000
-2.1000
 0.0000
-6.5000
[torch.FloatTensor of size 6]


 0.5403
 0.8776
-0.9668
-0.5048
 1.0000
 0.9766
[torch.FloatTensor of size 6]

 
Código #2: Visualización 
 

# Importing the PyTorch library
import torch
 
# Importing the NumPy library
import numpy as np
 
# Importing the matplotlib.pyplot function
import matplotlib.pyplot as plt
 
# A vector of size 15 with values from -5 to 5
a = np.linspace(-5, 5, 15)
 
# Applying the cosine function and
# storing the result in 'b'
b = torch.cos(torch.FloatTensor(a))
 
print(b)
 
# Plotting
plt.plot(a, b.numpy(), color = 'red', marker = "o")
plt.title("torch.cos")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
 
plt.show()

Producción: 
 

 0.2837
-0.4138
-0.9090
-0.9598
-0.5414
 0.1417
 0.7556
 1.0000
 0.7556
 0.1417
-0.5414
-0.9598
-0.9090
-0.4138
 0.2837
[torch.FloatTensor of size 15]