PyTorch中的珀尔(exp)函数

珀尔函数(exp)是PyTorch中的一种数学函数，用于将指定张量中所有元素取指数。此函数返回一个新的张量，张量中每个元素的值为e的该元素相应值次方。

PyTorch中的珀尔(exp)函数可用于数据处理、机器学习等领域的数值计算。

用法

PyTorch中的珀尔(exp)函数使用方法如下所示：

import torch

# 将给定张量进行指数运算
torch.exp(input, out=None)

其中：

• input: 要进行指数运算的张量。
• out: 可选。输出张量。

函数将返回一个新的张量，其形状与输入张量相同，其元素为输入张量的指数形式。

代码示例

import torch

# Defining tensor
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=torch.float)

# Applying exp function
y = torch.exp(x)

# Print results
print("Original tensor: ", x)
print("Exponential tensor: ", y)

输出:

Original tensor:  tensor([1., 2., 3., 4.])
Exponential tensor:  tensor([ 2.7183,  7.3891, 20.0855, 54.5982])

总结

珀尔函数(exp)是PyTorch中常用的数学函数，用于进行指数运算。通过这个函数，我们可以很方便地对数据进行处理，特别是在一些机器学习任务中，经常需要使用这个函数来对数据进行预处理。