torch.deg2rad

torch.deg2rad 是 PyTorch 中一个函数，用于将角度值转换为弧度值。它的作用类似于 numpy.deg2rad 函数。具体用法为：

import torch
angle_degrees = torch.tensor([0, 30, 45, 60, 90], dtype=torch.float32)
angle_radians = torch.deg2rad(angle_degrees)
print(angle_radians)

输出结果为:

tensor([0.0000, 0.5236, 0.7854, 1.0472, 1.5708])

其中，angle_degrees 是包含角度值的张量，angle_radians 是将其转换为弧度值后的张量。

相关问题

torch.deg2rad函数

torch.deg2rad函数是PyTorch中的一个函数，用于将角度值转换为弧度值。它的输入可以是一个张量、一个变量或一个标量。函数的定义如下：

torch.deg2rad(input, out=None) -> Tensor

其中，input是一个张量，它的元素表示要被转换成弧度值的角度。out是一个可选的输出张量，用于指定结果的存储位置。如果未指定，则会创建一个新的张量来存储结果。

例如，如果我们要将一个张量中的角度值转换为弧度值，可以使用以下代码：

import torch

angles = torch.tensor([0, 30, 45, 60, 90])
radians = torch.deg2rad(angles)

print(radians)

输出结果为：

tensor([0.0000, 0.5236, 0.7854, 1.0472, 1.5708])

这里我们将一个包含五个角度值的张量转换为弧度值，并将结果存储在一个新的张量中。

torch.randn torch.rand

torch.randn和torch.rand都是PyTorch中用于生成随机数的函数。

torch.randn函数用于生成服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。它的语法如下：
torch.randn(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

其中，参数size表示生成随机数的维度大小，可以是一个整数或一个元组。out参数用于指定输出的张量，dtype参数用于指定输出的数据类型，layout参数用于指定张量的布局，device参数用于指定生成随机数的设备，requires_grad参数用于指定是否需要计算梯度。

torch.rand函数用于生成在区间[0, 1)上均匀分布的随机数。它的语法如下：
torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) -> Tensor

参数和功能与torch.randn函数相似，只是生成的随机数服从均匀分布。