Функция square
Функция square возвращает новый тензор, каждый элемент которого
является квадратом соответствующего элемента исходного тензора.
Функция принимает на вход тензор и возвращает тензор той же размерности.
Поддерживается автоматическое дифференцирование, что делает ее удобной
для использования в нейронных сетях.
Синтаксис
torch.square(input)
Пример
Давайте создадим тензор из чисел и возведем каждый его элемент в квадрат:
import torch
t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
res = torch.square(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor([ 1, 4, 9, 16, 25])
Пример
Квадрат элементов двумерного тензора:
import torch
t = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
res = torch.square(t)
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor([
[ 1, 4, 9],
[16, 25, 36],
])
Пример
Функцию square можно применять и как метод тензора:
import torch
t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
res = t.square()
print(res)
Результат выполнения кода:
tensor([1., 4., 9.])
Пример
Вычисления с фиксированным зерном для воспроизводимости результата:
import torch
torch.manual_seed(0)
t = torch.randn(3)
print("Исходный тензор:")
print(t)
res = torch.square(t)
print("Квадраты элементов:")
print(res)
Результат выполнения кода:
"Исходный тензор:"
tensor([1.5410, -0.2934, -2.1788])
"Квадраты элементов:"
tensor([2.3747, 0.0861, 4.7472])
