torch的绝对值函数?
时间: 2023-08-13 13:06:52 浏览: 51
在PyTorch中,绝对值函数可以通过`torch.abs`来实现。以下是使用`torch.abs`计算张量的绝对值的示例:
```python
import torch
x = torch.tensor([-1, -2, 3, -4])
abs_x = torch.abs(x)
print(abs_x) # 输出:tensor([1, 2, 3, 4])
```
在上述示例中,`torch.abs`函数将张量`x`中的每个元素取绝对值,并返回一个新的张量`abs_x`。
另外,你还可以使用`torch.absolute`来执行相同的操作,因为`torch.absolute`是`torch.abs`的别名。
```python
import torch
x = torch.tensor([-1, -2, 3, -4])
abs_x = torch.absolute(x)
print(abs_x) # 输出:tensor([1, 2, 3, 4])
```
无论是使用`torch.abs`还是`torch.absolute`,都可以得到相同的结果。
希望能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
mae损失函数torch代码
以下是使用PyTorch实现的Mae损失函数的代码示例:
```python
import torch
def mae_loss(y_pred, y_true):
loss = torch.mean(torch.abs(y_pred - y_true))
return loss
```
在这个代码中,`y_pred`是模型的预测值,`y_true`是真实值。通过计算预测值与真实值之间的绝对差值,然后使用`torch.abs()`函数获取绝对值,再使用`torch.mean()`函数计算所有样本的平均值,得到Mae损失值。你可以将你的模型的预测值和真实值传递给`mae_loss()`函数,它将返回Mae损失值。请确保输入的预测值和真实值都是PyTorch的Tensor类型。
pytorch张量求绝对值
可以使用torch.abs函数来求解PyTorch张量的绝对值。该函数的原型为torch.abs(input, *, out=None) → Tensor,其中input为输入的张量,out为输出的张量(可选参数)。下面是一个例子:
```
import torch
x = torch.tensor([-1, -2, 3])
y = torch.abs(x)
print(y)
```
输出结果为:tensor([1, 2, 3])
此外,还可以使用绝对值函数的另一种形式,即使用torch.abs_()函数直接对原始张量进行修改。例如:
```
import torch
x = torch.tensor([-1, -2, 3])
x.abs_()
print(x)
```
输出结果为:tensor([1, 2, 3])