¿Cómo calcular el seno hiperbólico inverso en PyTorch?

En este artículo, vamos a discutir cómo calcular el seno hiperbólico inverso en PyTorch. 

método torch.asinh():

El método torch.asinh() se usa para calcular el seno hiperbólico inverso de cada elemento presente en un tensor de entrada dado. Este método acepta tanto valores reales como complejos como entrada. Admite tensores de entrada de cualquier dimensión. Este método devuelve un tensor después de calcular el seno hiperbólico inverso de cada elemento en un tensor de entrada dado. antes de continuar, veamos la sintaxis de este método.

Sintaxis: torch.asinh(entrada, *, salida=Ninguna)

Parámetros:

• entrada: Este es nuestro tensor de entrada.
• out (opcional): este es nuestro tensor de salida. 

Retorno: este método devuelve un tensor después de calcular el seno hiperbólico inverso de cada elemento en un tensor de entrada dado.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, estamos calculando el seno hiperbólico inverso para el tensor 1D de valor real.

# Import required library
import torch
  
# creating a input tensor
tens = torch.tensor([3., 1.3, 2., 2.3, -2.3])
  
# print the input tensor
print(" Input Tensor - ", tens)
  
# compute the inverse hyperbolic sine 
# of input tensor
tens_inv_hsin = torch.asinh(tens)
  
# print the above computed tensor
print(" Computed Inverse Hyperbolic Sine Tensor - ", 
      tens_inv_hsin)

Producción:

 

Ejemplo 2:

En este ejemplo, estamos calculando el seno hiperbólico inverso para el tensor 1D de valores complejos.

# Import required library
import torch
  
# creating a input tensor
tens = torch.tensor([2.1+3j, 2.+2.j, 4.+2.j, 2.4+2.j])
  
# print the input tensor
print(" Input Tensor - ", tens)
  
# compute the inverse hyperbolic sine 
# of input tensor
tens_inv_hsin = torch.asinh(tens)
  
# print the above computed tensor
print(" Computed Inverse Hyperbolic Sine - ",
      tens_inv_hsin)

Producción:

 

Ejemplo 3:

En este ejemplo, estamos calculando el seno hiperbólico inverso para el tensor 2D de valor real.

# Import required library
import torch
  
# define a 2D input tensor
tens = torch.tensor([[1., 2.3, 1.3],
                     [2.1, 3., -2.3],
                     [3.2, 5.2, 2.3]])
  
# print the input tensor
print("\n Input Tensor: \n", tens)
  
# compute the inverse hyperbolic sine of 
# input tensor
tens_inv_hsin = torch.asinh(tens)
  
# print the above computed tensor
print("\n Computed Inverse Hyperbolic Sine: \n ", 
      tens_inv_hsin)

Producción:

 

Ejemplo 4:

En este ejemplo, estamos calculando el seno hiperbólico inverso para el tensor 2D de valores complejos.

# Import required library
import torch
  
# define a 2D input tensor
tens = torch.tensor([[2.1+3j, 2.+3.j, 3.1-3.5j],
                     [1.3+2j, 2.3-2.3j, 4.+3.j],
                     [3.2+5j, 6.+3.j, 4.2-3.2j]])
  
# print the input tensor
print("\n Input Tensor: \n", tens)
  
# compute the inverse hyperbolic sine
# of input tensor
tens_inv_hsin = torch.asinh(tens)
  
# print the above computed tensor
print("\n Computed Inverse Hyperbolic Sine: \n ", 
      tens_inv_hsin)

Producción: