torch.atan

引用:在torch中，可以使用torch.arange()函数来生成一个有序的张量，torch.zeros()函数可以用来创建一个全零的张量。
引用:如果需要设定随机生成器的状态参数，可以使用new_state(torch.ByteTensor)来指定期望的状态。torch.bernoulli()函数可以用于生成服从伯努利分布的随机数。
引用:如果需要对一个方阵进行求逆操作，可以使用torch.mm()函数来计算两个张量的矩阵乘法。
至于torch.atan()函数，它是用来计算张量中每个元素的反正切值的函数。它的输入可以是一个标量或者一个张量。当输入是标量时，返回一个标量，当输入是张量时，返回与输入张量形状相同的张量，其中每个元素是对应位置的输入张量元素的反正切值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Torch常用函数详解](https://blog.csdn.net/Dashi_Lu/article/details/115218167)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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