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法学PyTorch - torch.log2() 方法
我们使用 torch.log2() 方法计算张量元素的以 2 为底的对数。它返回一个新张量，其中包含原始输入张量中元素的对数值。它采用一个张量作为输入参数，并输出一个张量。
语法
torch.log2(input)
其中 input 是 PyTorch 张量。
它返回一个包含以 2 为底的对数值的新张量。
步骤
导入 torch 库。确保你已经安装了它。
import torch
创建一个张量并打印它。
tensor1 = torch.rand(5,3)
print("Tensor:", tensor1)计算 torch.log2(input)，并可以选择将这个值赋予一个新变量。此处，input 是创建的张量。
logb2 = torch.log2(tensor1)
打印结果张量。
print("logarithm base 2 of elements:
",logb2)示例 1
以下 Python 程序展示了如何在 PyTorch 中计算输入张量元素的以 2 为底的对数。
# import torch library
import torch
# create a 2D tensor
tensor1 = torch.rand(5,3)
print("Tensor:", tensor1)
# compute logarithm base 2 of the elements of above tensor
logb2 = torch.log2(tensor1)
print("logarithm base 2 of elements:
",logb2)输出
Tensor: tensor([[0.5755, 0.3263, 0.3598], [0.0498, 0.0915, 0.0119], [0.6760, 0.6329, 0.7446], [0.5575, 0.6406, 0.2418], [0.4944, 0.7194, 0.9808]]) logarithm base 2 of elements: tensor([[-0.7970, -1.6158, -1.4749], [-4.3272, -3.4495, -6.3959], [-0.5650, -0.6599, -0.4255], [-0.8430, -0.6426, -2.0480], [-1.0162, -0.4751, -0.0279]])
示例 2
# import required library
import torch
# create a 1D tensor
t = torch.tensor([1,2,3,4,5])
print("Tensor:", tensor1)
# compute logarithm base 2 of the elements of above tensor
logb2 = torch.log2(t)
print("logarithm base 2:
",logb2)输出
Tensor: tensor([1, 2, 3, 3, 4, 5]) logarithm base 2: tensor([0.0000, 1.0000, 1.5850, 2.0000, 2.3219])
更新于： 2021 年 12 月 6 日
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