torch.copysign

torch.copysign(input, other, *, out=None) → Tensor

建立一個新的浮點張量，其幅度（magnitude）來自 input，符號（sign）來自 other，進行逐元素操作。

$$\text{out}_{i} = \begin{cases} -|\text{input}_{i}| & \text{if } \text{other}_{i} \leq -0.0 \\ |\text{input}_{i}| & \text{if } \text{other}_{i} \geq 0.0 \\ \end{cases}$$

支援 廣播到共同的形狀，以及整數和浮點輸入。

引數

• input (Tensor) – 幅度。

• other (Tensor 或 Number) – 包含其符號位（signbit）將被應用於 input 中幅度的值。

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

示例

>>> a = torch.randn(5)
>>> a
tensor([-1.2557, -0.0026, -0.5387,  0.4740, -0.9244])
>>> torch.copysign(a, 1)
tensor([1.2557, 0.0026, 0.5387, 0.4740, 0.9244])
>>> a = torch.randn(4, 4)
>>> a
tensor([[ 0.7079,  0.2778, -1.0249,  0.5719],
        [-0.0059, -0.2600, -0.4475, -1.3948],
        [ 0.3667, -0.9567, -2.5757, -0.1751],
        [ 0.2046, -0.0742,  0.2998, -0.1054]])
>>> b = torch.randn(4)
tensor([ 0.2373,  0.3120,  0.3190, -1.1128])
>>> torch.copysign(a, b)
tensor([[ 0.7079,  0.2778,  1.0249, -0.5719],
        [ 0.0059,  0.2600,  0.4475, -1.3948],
        [ 0.3667,  0.9567,  2.5757, -0.1751],
        [ 0.2046,  0.0742,  0.2998, -0.1054]])
>>> a = torch.tensor([1.])
>>> b = torch.tensor([-0.])
>>> torch.copysign(a, b)
tensor([-1.])

注意

copysign 函式會處理帶符號的零（signed zeros）。如果 other 引數具有負零 (-0)，則輸出的對應值將為負數。