PyTorch에서 텐서 요소의 로그를 계산하기 위해 torch.log()를 사용합니다. 방법. 원래 입력 텐서 요소의 자연 로그 값으로 새 텐서를 반환합니다. 텐서를 입력 매개변수로 받아 텐서를 출력합니다.
단계
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필요한 라이브러리를 가져옵니다. 다음 모든 Python 예제에서 필수 Python 라이브러리는 torch입니다. . 이미 설치했는지 확인하십시오.
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텐서를 만들고 인쇄하세요.
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torch.log(입력) 계산 . 입력이 필요합니다. , 텐서를 입력 매개변수로 사용하고 입력 요소의 자연 로그 값을 사용하여 새 텐서를 반환합니다. .
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원래 입력 텐서 요소의 자연 로그 값으로 텐서를 인쇄합니다.
예시 1
다음 Python 프로그램은 PyTorch 텐서의 자연 로그를 계산하는 방법을 보여줍니다.
# import required libraryimport torch# 텐소트 생성 =torch.Tensor([2.3,3,2.3,4,3.4])# 위에서 생성된 tensorprint를 인쇄합니다.print("Original tensor:\n", t)# 로그 계산 위의 tensorlog =torch.log(t)# 요소의 계산된 로그를 인쇄합니다.print("Logarithm of Elements:\n", log) 출력
원래 텐서:tensor([2.3000, 3.0000, 2.3000, 4.0000, 3.4000])요소의 대수:tensor([0.8329, 1.0986, 0.8329, 8])
예시 2
다음 Python 프로그램은 2D 텐서의 자연 로그를 계산하는 방법을 보여줍니다.
# import required libraryimport torch# 크기의 난수 텐서를 생성합니다. 3x4t =torch.rand(3,4)# 위에서 생성된 tensorprint를 인쇄합니다.print("Original tensor:\n", t)# 요소의 로그를 계산합니다. 위의 tensorlog =torch.log(t)# 요소의 계산된 로그를 인쇄합니다.print("Logarithm of Elements:\n", log) 출력
원래 텐서:텐서([[0.1245, 0.0448, 0.1176, 0.7607], [0.7415, 0.7738, 0.0694, 0.6983], [0.8371, 0.6185, 0.8371, 0.6385, , -3.1048, -2.1405, -0.2735], [-0.2990, -0.2565, -2.6676, -0.3591], [-0.1778, -0.4830, -0.9524, -0.2198]])