目錄
- 一、加載庫
- 二、sin值計算方法
- 三、cos值計算方法
- 四、tan值計算方法
- 五、arcsin值計算方法
- 六、arccos值計算方法
- 七、arctan值計算方法
一、加載庫
首先加載torch庫,進入python后加載庫使用import導入
【import 庫名】

二、sin值計算方法
pytorch中的sin計算都是基于tensor的,所以無論單個值還是多個值同時計算sin值,都需要首先將輸入量轉(zhuǎn)換為tensor
使用指令:
【torch.sin(tensor)】
實例中,使用了計算單個和多個sin值時的情況

三、cos值計算方法
pytorch中的cos計算都是基于tensor的,所以無論單個值還是多個值同時計算cos值,都需要首先將輸入量轉(zhuǎn)換為tensor
使用指令:
【torch.cos(tensor)】
實例中,使用了計算單個和多個cos值時的情況

四、tan值計算方法
pytorch中的tan計算都是基于tensor的,所以無論單個值還是多個值同時計算tan值,都需要首先將輸入量轉(zhuǎn)換為tensor
使用指令:
【torch.tan(tensor)】
實例中,使用了計算單個和多個tan值時的情況

五、arcsin值計算方法
pytorch中的反正弦計算都是基于tensor的,所以無論單個值還是多個值同時計算反正弦值,都需要首先將輸入量轉(zhuǎn)換為tensor
使用指令:
【torch.asin(tensor)】
實例中,使用了計算單個和多個arcsin值時的情況

六、arccos值計算方法
pytorch中的反余弦計算都是基于tensor的,所以無論單個值還是多個值同時計算反余弦值,都需要首先將輸入量轉(zhuǎn)換為tensor
使用指令:
【torch.acos(tensor)】
實例中,使用了計算單個和多個arccos值時的情況

七、arctan值計算方法
pytorch中的反正切計算都是基于tensor的,所以無論單個值還是多個值同時計算反正切值,都需要首先將輸入量轉(zhuǎn)換為tensor
使用指令:
【torch.atan(tensor)】
實例中,使用了計算單個和多個arctan值時的情況

以上,就是在pytorch中使用三角函數(shù)和反三角函數(shù)的方法啦!
到此這篇關(guān)于如何利用Pytorch計算三角函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pytorch計算三角函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
您可能感興趣的文章:- pytorch_detach 切斷網(wǎng)絡反傳方式
- pytorch 禁止/允許計算局部梯度的操作
- 聊聊PyTorch中eval和no_grad的關(guān)系
- Pytorch實現(xiàn)圖像識別之數(shù)字識別(附詳細注釋)
- Pytorch實現(xiàn)全連接層的操作
- pytorch 優(yōu)化器(optim)不同參數(shù)組,不同學習率設置的操作
- PyTorch 如何將CIFAR100數(shù)據(jù)按類標歸類保存
- PyTorch的Debug指南
- Python深度學習之使用Pytorch搭建ShuffleNetv2
- win10系統(tǒng)配置GPU版本Pytorch的詳細教程
- 淺談pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思
- pytorch visdom安裝開啟及使用方法
- PyTorch CUDA環(huán)境配置及安裝的步驟(圖文教程)
- pytorch中的nn.ZeroPad2d()零填充函數(shù)實例詳解
- 使用pytorch實現(xiàn)線性回歸
- pytorch實現(xiàn)線性回歸以及多元回歸
- PyTorch學習之軟件準備與基本操作總結(jié)