在这个问题中，我们得到一个自然数 N。我们的任务是找到自然数所有约数的约数之和。让我们举个例子来理解这个问题，输入：N = 12 输出：55 解释 - 12 的约数是 1, 2, 3, 4, 6, 12 约数之和 = (1) + (1 + 2) + (1 + 3) + (1 + 2 + 4) + (1 + 2 + 3 + 6) + (1 + 2 + 3 + 4 + 6 + 12) = 1 + 3 + 4 + 7 ... 阅读更多

为了找到输入张量中元素最大值的索引，我们可以应用 torch.argmax() 函数。它只返回索引，而不是元素值。如果输入张量具有多个最大值，则该函数将返回第一个最大元素的索引。我们可以应用 torch.argmax() 函数来计算张量跨维度最大值的索引。语法 torch.argmax(input) 步骤 我们可以使用以下步骤来查找输入张量中所有元素的最大值的索引 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch 创建一个 torch 张量并打印它。input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input) 计算张量中所有元素的最大值的索引 ... 阅读更多

为了计算给定输入张量的逐元素逻辑 AND，我们应用 torch.logical_and()。它接受两个输入张量并逐元素计算逻辑 AND。张量中的零被视为 False，非零被视为 True。输入张量可以是任何维度。torch.logical_or() 函数计算给定输入张量的逐元素逻辑 OR。它也接受两个输入张量并输出具有 True 或 False 的张量。与逻辑 AND 相同，零被视为 False，非零被视为 True。输入张量可以是任何维度。为了计算给定... 阅读更多

为了估计函数的梯度，我们可以应用 torch.gradient() 函数。此函数使用二阶精确中心差分法估计梯度。我们可以估计一维或多维的梯度。估计梯度的函数可以定义在实数或复数域上。在估计梯度的过程中，通过独立估计函数的每个偏导数来估计梯度。语法 torch.gradient(values) 其中参数 values 是表示函数值的张量。步骤 我们可以使用以下步骤来估计函数的梯度 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import ... 阅读更多

torch.asinh() 方法计算输入张量每个元素的反双曲正弦。它支持实值和复值输入。它支持输入张量的任何维度。语法 torch.asinh(input) 其中 input 是输入张量。输出 它返回一个张量，包含每个元素的反双曲正弦。步骤 要计算输入张量中每个元素的反双曲正弦，您可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch 创建一个 torch 张量并打印它。input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input) 计算输入张量中每个元素的反双曲正弦 ... 阅读更多

torch.rsqrt() 方法计算输入张量每个元素的平方根的倒数。它支持实值和复值输入。如果输入张量中的元素为零，则输出张量中的相应元素为 NaN。语法 torch.rsqrt(input) 参数 input – 输入张量 输出 它返回一个包含平方根倒数的张量。步骤 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch 创建一个 torch 张量并打印它。input = torch.randn(3, 4) print("Input Tensor:", input) 使用 torch.rsqrt(input) 计算输入张量中每个元素的平方根的倒数。这里 ... 阅读更多

为了计算给定输入张量的逐元素角度，我们应用 torch.angle()。它接受一个输入张量并返回一个张量，其中包含以弧度计算的逐元素角度。要将角度转换为度数，我们将弧度中的角度乘以 180/np.pi。它支持实值和复值张量。语法 torch.angle(input) 步骤 要计算逐元素角度，您可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import torch 定义 torch 张量并打印它们。input = torch.tensor([1 + 1j, -1 -4j, 3-2j]) 计算 torch.angle(input)。它是 ... 阅读更多

为了计算给定输入张量的按位 AND，我们应用 torch.bitwise_and()。输入张量必须是整数或布尔类型。对于布尔张量，它计算逻辑 AND。为了计算给定输入张量的按位 NOT，我们应用 torch.bitwise_not() 方法。输入张量必须是整数或布尔类型。对于布尔张量，它计算逻辑 OR。为了计算给定输入张量的按位 NOT，我们应用 torch.bitwise_not() 方法。输入张量必须是整数或布尔类型。对于布尔张量，它计算逻辑 NOT。语法 torch.bitwise_and(input1, input2) torch.bitwise_or(input1, input2) torch.bitwise_not(input) 步骤 导入所需的库。在以下所有... 阅读更多

torch.acos() 方法计算输入张量每个元素的反余弦。它支持实值和复值输入。它支持输入张量的任何维度。输入张量的元素必须在 [-1, 1] 范围内，因为反余弦函数的定义域为 [-1, 1]。torch.acosh() 方法计算输入张量每个元素的反双曲余弦。它也支持任何维度的实值和复值输入。输入张量的元素必须大于或等于 1，因为反余弦函数的... 阅读更多

为了创建一个元素从泊松分布中采样的张量，我们应用 torch.poisson() 方法。此方法接受一个张量作为输入张量，其元素是速率参数。它返回一个张量，其元素是从具有速率参数的泊松分布中采样的。语法 torch.poisson(rates) 其中参数 rates 是速率参数的 torch 张量。速率参数用于从泊松分布中采样元素。步骤 我们可以使用以下步骤创建一个元素从泊松分布中采样的张量 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保您已安装它。import ... 阅读更多