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.sin()
proporciona soporte para la función seno 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 seno de elemento.
Sintaxis : torch.sin(x, out=Ninguno)
Parámetros :
x :
Nombre del tensor de entrada (opcional): Tensor de salidaTipo de retorno : Un tensor con el mismo tipo que el de x.
Código #1:
Python3
# 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 sin function and # storing the result in 'b' b = torch.sin(a) print(b)
Producción:
1.0000 -0.5000 3.4000 -2.1000 0.0000 -6.5000 [torch.FloatTensor of size 6] 0.8415 -0.4794 -0.2555 -0.8632 0.0000 -0.2151 [torch.FloatTensor of size 6]
Código #2: Visualización
Python3
# 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 sine function and # storing the result in 'b' b = torch.sin(torch.FloatTensor(a)) print(b) # Plotting plt.plot(a, b.numpy(), color = 'red', marker = "o") plt.title("torch.sin") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.show()
Producción:
0.9589 0.9103 0.4167 -0.2806 -0.8408 -0.9899 -0.6551 0.0000 0.6551 0.9899 0.8408 0.2806 -0.4167 -0.9103 -0.9589 [torch.FloatTensor of size 15]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vaibhav29498 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA