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])

相关问题

pytorch 求绝对值

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.abs()` 函数来求取张量的绝对值。下面是一个例子：

import torch

x = torch.tensor([-1, 2, -3])
abs_x = torch.abs(x)

print(abs_x)

输出结果为：

tensor([1, 2, 3])

通过调用 `torch.abs()` 函数，我们可以得到输入张量 `x` 中每个元素的绝对值。

pytorch 张量数学函数

PyTorch 提供了丰富的张量数学函数，用于进行各种数学运算和操作。以下是一些常用的张量数学函数：

1. torch.add(input, other): 对两个张量进行按元素相加。

2. torch.sub(input, other): 对两个张量进行按元素相减。

3. torch.mul(input, other): 对两个张量进行按元素相乘。

4. torch.div(input, other): 对两个张量进行按元素相除。

5. torch.pow(input, exponent): 对张量中的每个元素进行指数运算。

6. torch.exp(input): 对张量中的每个元素进行指数运算。

7. torch.log(input): 对张量中的每个元素进行自然对数运算。

8. torch.abs(input): 对张量中的每个元素取绝对值。

9. torch.sqrt(input): 对张量中的每个元素进行平方根运算。

10. torch.sin(input): 对张量中的每个元素进行正弦运算。

除了上述函数外，PyTorch 还提供了许多其他数学函数，如求和、平均值、最大值、最小值等。你可以查阅 PyTorch 官方文档以获取更详细的信息。