Python | Método PyTorch atan()

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.atan()proporciona soporte para la función de tangente inversa en PyTorch. Da la salida en forma de radianes. El tipo de entrada es tensor y si la entrada contiene más de un elemento, se calcula la tangente inversa por elementos.

Sintaxis : torch.atan(x, out=Ninguno)

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, 0.2, 0.0, -2])
print(a)
  
# Applying the inverse tan function and
# storing the result in 'b'
b = torch.atan(a)
print(b)

Producción:

tensor([ 1.0000, -0.5000,  3.4000,  0.2000,  0.0000, -2.0000])
tensor([ 0.7854, -0.4636,  1.2847,  0.1974,  0.0000, -1.1071])

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 inverse tangent function and
# storing the result in 'b'
b = torch.atan(torch.FloatTensor(a))
  
print(b)
  
# Plotting
plt.plot(a, b.numpy(), color = 'red', marker = "o") 
plt.title("torch.atan") 
plt.xlabel("X") 
plt.ylabel("Y") 
  
plt.show()

Producción:

tensor([-1.3734, -1.3416, -1.2978, -1.2341, -1.1342, -0.9601, -0.6202,  0.0000,
         0.6202,  0.9601,  1.1342,  1.2341,  1.2978,  1.3416,  1.3734])