写成下向量格式y = torch.cos((t-0.5) * 3.14159 * 2.) * (t**2 + (4.*torch.max(x1, x6)**3)/(1. + 2.*x3**2)*torch.sin(x4))

下面是将给定的表达式写成向量格式的示例代码：

import torch

t = torch.Tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
x1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5])
x3 = torch.Tensor([0.5, 1, 1.5, 2, 2.5])
x4 = torch.Tensor([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])
x6 = torch.Tensor([0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5])

y = torch.cos((t - 0.5) * 3.14159 * 2.) * (t**2 + (4. * torch.max(x1, x6)**3) / (1. + 2. * x3**2) * torch.sin(x4))

print(y)

输出结果为：

tensor([ 0.0000, -0.0000, 0.0000, -0.0000,  0.0000])

相关问题

y = torch.1.5*x**3-2x**2+3*x+1 ^ SyntaxError: invalid syntax

您提供的代码片段似乎是在使用 PyTorch（一个流行的深度学习库）进行数学运算，但是语法上存在错误。`torch`是一个模块名，后面应该跟一个方法或函数，而不是直接写数字`1.5`。在表达式中，`**`用于表示幂运算，`-`和`+`用于表示加减法，但`^`通常在大多数编程语言中表示按位异或，而不是指数运算。

正确的语法可能是：

y = torch.tensor(1.5) * x**3 - 2 * x**2 + 3 * x + 1

在这里，`x`应该是 torch 的张量或者其他可支持乘法和幂运算的数据类型。如果您想执行更复杂的数学运算，可能还需要导入适当的模块，比如 `torch.nn.functional` 或者自定义函数。

逐行注释下面这段代码： dx = delta[:, 0] / self.weights[0] dy = delta[:, 1] / self.weights[1] dw = delta[:, 2] / self.weights[2] dh = delta[:, 3] / self.weights[3] dw = torch.clamp(dw, max=self.bbox_xform_clip) dh = torch.clamp(dh, max=self.bbox_xform_clip) width = box[:, 2] - box[:, 0] height = box[:, 3] - box[:, 1] ctr_x = box[:, 0] + 0.5 * width ctr_y = box[:, 1] + 0.5 * height pred_ctr_x = dx * width + ctr_x pred_ctr_y = dy * height + ctr_y pred_w = torch.exp(dw) * width pred_h = torch.exp(dh) * height xmin = pred_ctr_x - 0.5 * pred_w ymin = pred_ctr_y - 0.5 * pred_h xmax = pred_ctr_x + 0.5 * pred_w ymax = pred_ctr_y + 0.5 * pred_h target = torch.stack((xmin, ymin, xmax, ymax), dim=1) return target

这段代码是一个目标检测算法中的回归部分，用于预测目标框的位置。下面是每一行代码的注释：

dx = delta[:, 0] / self.weights[0]  # 计算 delta_x
dy = delta[:, 1] / self.weights[1]  # 计算 delta_y
dw = delta[:, 2] / self.weights[2]  # 计算 delta_w
dh = delta[:, 3] / self.weights[3]  # 计算 delta_h

# 对 dw、dh 进行剪裁，限制在一个范围内
dw = torch.clamp(dw, max=self.bbox_xform_clip)
dh = torch.clamp(dh, max=self.bbox_xform_clip)

# 计算目标框的宽度、高度、中心点坐标
width = box[:, 2] - box[:, 0]
height = box[:, 3] - box[:, 1]
ctr_x = box[:, 0] + 0.5 * width
ctr_y = box[:, 1] + 0.5 * height

# 根据 delta 值和原始目标框计算预测的目标框的中心点坐标、宽度和高度
pred_ctr_x = dx * width + ctr_x
pred_ctr_y = dy * height + ctr_y
pred_w = torch.exp(dw) * width
pred_h = torch.exp(dh) * height

# 根据预测的目标框的中心点坐标、宽度和高度计算目标框的四个坐标
xmin = pred_ctr_x - 0.5 * pred_w
ymin = pred_ctr_y - 0.5 * pred_h
xmax = pred_ctr_x + 0.5 * pred_w
ymax = pred_ctr_y + 0.5 * pred_h

# 将目标框的四个坐标组成一个 tensor，并返回
target = torch.stack((xmin, ymin, xmax, ymax), dim=1)
return target