径向基函数pytorch

PyTorch中的径向基函数（Radial Basis Function, RBF）通常用于非线性数据建模和特征转换。在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional中的rbf函数来实现。

rbf函数的定义如下：

torch.nn.functional.rbf(input, centers, radius, training=False, normalize=False)

参数说明：
- input: 输入的数据张量，形状为 (batch_size, num_features)。
- centers: RBF函数的中心点张量，形状为 (num_centers, num_features)。
- radius: RBF函数的半径，形状为 (num_centers,) 或一个标量。
- training: 是否为训练模式，如果设置为True，则会缓存一些中间结果以便在反向传播时使用。
- normalize: 是否对RBF值进行归一化，默认为False。

使用示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 输入数据
input = torch.randn(10, 2)

# 中心点
centers = torch.randn(5, 2)

# 半径
radius = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])

# 计算RBF值
output = F.rbf(input, centers, radius)

print(output.shape)  # 输出: torch.Size([10, 5])

这样，你就可以在PyTorch中使用RBF函数进行特征转换或非线性建模了。