Python | PyTorch tan() 方法

介绍

在 PyTorch 中，tan() 方法用于计算给定张量的正切值。

该方法可以接受张量作为输入，并返回张量。输出张量的形状与输入张量相同。

语法

torch.tan(input, out=None) -> Tensor

参数

• input（Tensor）- 输入张量。
• out（Tensor，可选）- 输出张量。

示例

以下示例演示了如何使用 PyTorch tan() 方法：

import torch

# 定义输入张量
input_tensor = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.float)

# 计算正切值
output_tensor = torch.tan(input_tensor)

# 输出结果
print(output_tensor)

输出如下：

tensor([ 0.0000e+00,  1.5574e+00, -2.1850e+00, -1.4250e-01,  1.1578e+00,
         1.9952e+00])

总结

PyTorch tan() 方法用于计算张量的正切值。它返回一个新的张量，其形状与输入张量相同。 这个方法在机器学习中常常被用到，因为许多神经网络结构中都会用到正切函数。