Функция cos
Функция cos применяется поэлементно к тензору и возвращает новый тензор,
содержащий значения косинуса для каждого входного элемента.
Углы, подаваемые на вход, должны быть выражены в радианах.
Функция поддерживает автоматическое дифференцирование, что позволяет
использовать её в цепочках вычислений градиентов при обучении нейросетей.
В качестве единственного параметра функция принимает тензор произвольной формы.
Синтаксис
torch.cos(input_tensor)
Пример
Давайте вычислим косинус для углов из списка:
import torch
t = torch.tensor([0.0, 1.0, 3.14, 6.28])
res = torch.cos(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor([ 1.0000, 0.5403, -0.9999, 0.9999])
Пример
Вычислим косинус для двумерного тензора:
import torch
t = torch.tensor([
[0.0, 0.5],
[1.0, 1.5],
])
res = torch.cos(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor([
[1.0000, 0.8776],
[0.5403, 0.0707],
])
Пример
Функция корректно работает с отрицательными числами:
import torch
t = torch.tensor([-1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 1.0])
res = torch.cos(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor([0.5403, 0.8776, 1.0000, 0.8776, 0.5403])
Как видно из примера, косинус является чётной функцией: значения для отрицательных и соответствующих положительных углов совпадают.
Пример
Используем функцию совместно с другими математическими операциями. Вычислим косинус от суммы двух тензоров:
import torch
t1 = torch.tensor([0.5, 1.0, 1.5])
t2 = torch.tensor([0.5, 0.5, 0.5])
t = t1 + t2
res = torch.cos(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor([0.5403, 0.5403, 0.0707])
