Fonction torch.vander de PyTorch
Manuel de référence Pytorch torch
torch.vanderIl s'agit d'une fonction de PyTorch utilisée pour générer une matrice de Vandermonde. Une matrice de Vandermonde est une matrice spéciale où chaque ligne est constituée des puissances du vecteur d'entrée.
Définition de fonction
torch.vander(x, N=None, increasing=False)
Parameters:
x(Tensor) : Tenseur d'entrée unidimensionnel.N(int, optionnel) : Le nombre de colonnes dans la matrice de sortie. Valeur par défaut : len(x).increasing(bool, optionnel) : Si True, les puissances des colonnes augmentent ; sinon, elles diminuent. Valeur par défaut : False.
Valeur de retour:
torch.Tensor: Renvoie la matrice de Vandermonde.
Exemples d'utilisation
Exemple
import torch
# Créer le vecteur d'entrée
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# Générer la matrice de Vandermonde
V = torch.vander(x)
print("Vecteur d'entrée x :", x)
print("nMatrice de Vandermonde :")
print(V)
# Créer le vecteur d'entrée
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# Générer la matrice de Vandermonde
V = torch.vander(x)
print("Vecteur d'entrée x :", x)
print("nMatrice de Vandermonde :")
print(V)
Le résultat de sortie est:
输入向量 x: tensor([1, 2, 3])
Vandermonde 矩阵:
tensor([[1, 1, 1],
[4, 2, 1],
[9, 3, 1]])
Example - Increasing Powers
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# Generate the Vandermonde matrix with increasing powers
V_inc = torch.vander(x, increasing=True)
print("Increasing Vandermonde matrix:")
print(V_inc)
Example - Specifying the Number of Columns
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
# Generate a Vandermonde matrix with 5 columns
V = torch.vander(x, N=5)
print("Input vector x:", x)
print("nVandermonde matrix (5 columns):")
print(V)