PyTorch torch.vander Funktion

Pytorch torch 参考手册PyTorch torch Referenzhandbuch

torch.vanderEs ist eine Funktion in PyTorch, die zum Erzeugen einer Vandermonde-Matrix verwendet wird. Eine Vandermonde-Matrix ist eine spezielle Matrix, bei der jede Zeile aus den Potenzen des Eingabevektors besteht.

Funktionsdefinition

torch.vander(x, N=None, increasing=False)

Parameters:

  • x(Tensor): Eindimensionaler Eingabetensor.
  • N(int, optional): Die Anzahl der Spalten in der Ausgabematrix. Standardwert ist len(x).
  • increasing(bool, optional): Wenn True, nehmen die Potenzen der Spalten zu; andernfalls nehmen sie ab. Standardwert ist False.

Rückgabewert:

  • torch.Tensor: Gibt die Vandermonde-Matrix zurück.

Anwendungsbeispiele

Beispiel

import torch

# Eingabevektor erstellen
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# Vandermonde-Matrix erzeugen
V = torch.vander(x)

print("Eingabevektor x:", x)
print("nVandermonde-Matrix:")
print(V)

Das Ausgabeergebnis ist:

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)









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