pytorch每日一学27(torch.polar())创建极坐标对应的笛卡尔系坐标

最新推荐文章于 2025-01-19 11:40:53 发布

Fluid_ray

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分类专栏： pytorch每日一学文章标签：深度学习 pytorch 机器学习神经网络数据挖掘

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本文介绍了PyTorch中的torch.polar函数，该函数用于将复数的绝对值和角度转换为笛卡尔坐标。通过提供绝对值abs和角度angle，可以创建复数张量。示例中展示了如何使用此函数，并返回了复数结果。

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第27个方法

torch.polar(abs, angle, *, out=None) → Tensor

此方法构造一个复数张量，其元素为与绝对值abs和角angle对应的极坐标所对应的笛卡尔坐标。公式如下：

参数介绍：
abs：复数张量的绝对值。必须为float或double。
angle：复数张量的角度。数据类型必须与abs相同。
out：如果输入为torch.float32，则必须为torch.complex64。如果输入为torch.float64，则必须为torch.complex128。
使用方法如下：

>>> import numpy as np
>>> abs = torch.tensor([1, 2], dtype=torch.float64)
>>> angle = torch.tensor([np.pi / 2, 5 * np.pi / 4], dtype=torch.float64)
>>> z = torch.polar(abs, angle)
>>> z
tensor([(0.0000+1.0000j), (-1.4142-1.4142j)], dtype=torch.complex128)