Функция PyTorch torch.vander
Справочное руководство Pytorch torch
torch.vanderЭто функция в PyTorch, используемая для генерации матрицы Вандермонда. Матрица Вандермонда — это специальная матрица, в которой каждая строка состоит из степеней входного вектора.
Определение функции
torch.vander(x, N=None, increasing=False)
Parameters:
x(Tensor): Входной одномерный тензор.N(int, необязательный): Количество столбцов в выходной матрице. По умолчанию len(x).increasing(bool, необязательный): Если True, степени столбцов возрастают; в противном случае убывают. По умолчанию False.
Возвращаемое значение:
torch.Tensor: Возвращает матрицу Вандермонда.
Примеры использования
Пример
import torch
# Создать входной вектор
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# Сгенерировать матрицу Вандермонда
V = torch.vander(x)
print("Входной вектор x:", x)
print("nматрица Вандермонда:")
print(V)
# Создать входной вектор
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# Сгенерировать матрицу Вандермонда
V = torch.vander(x)
print("Входной вектор x:", x)
print("nматрица Вандермонда:")
print(V)
Результат вывода:
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)