Функция rsqrt

Функция rsqrt вычисляет обратный квадратный корень (1 / sqrt(x)) для каждого элемента тензора. Она полезна в различных математических и статистических вычислениях, особенно при работе с дисперсией или нормализацией данных. Функция принимает на вход тензор и возвращает новый тензор с результатами вычислений, сохраняя размерность исходного тензора.

Синтаксис

torch.rsqrt(input, *, out=None)

Параметры функции rsqrt:

input (Tensor) - входной тензор, элементы которого могут быть любого числового типа.
out (Tensor, опционально) - выходной тензор для записи результата. Если не указан, создается новый тензор.

Пример

Вычислим обратный квадратный корень из чисел от 1 до 5:

import torch

t = torch.tensor([1, 4, 9, 16, 25], dtype=torch.float)
res = torch.rsqrt(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([1.0000, 0.5000, 0.3333, 0.2500, 0.2000])

Пример

Используем функцию для двумерного тензора:

import torch

t = torch.tensor([
	[1, 4, 9],
	[16, 25, 36]
], dtype=torch.float)
res = torch.rsqrt(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([
	[1.0000, 0.5000, 0.3333],
	[0.2500, 0.2000, 0.1667]
])

Пример

rsqrt часто используется в сочетании с другими операциями, например, для вычисления стандартного отклонения:

import torch

t = torch.tensor([2, 3, 5, 7, 11], dtype=torch.float)
variance = torch.var(t, unbiased=False)
std_dev = torch.rsqrt(variance)  # 1 / sqrt(variance)
print(std_dev)

Результат выполнения кода:

tensor(0.3849)

Смотрите также

функцию sqrt,
которая вычисляет квадратный корень элементов тензора
функцию square,
которая возводит каждый элемент тензора в квадрат
функцию reciprocal,
которая вычисляет обратное значение для каждого элемента
функцию pow,
которая возводит элементы тензора в произвольную степень