torch.polar

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

构建一个复数张量，其元素对应于绝对值为 abs 和角度为 angle 的极坐标。

$$\text{out} = \text{abs} \cdot \cos(\text{angle}) + \text{abs} \cdot \sin(\text{angle}) \cdot j$$

注意

torch.polar 与 std::polar 类似，不计算复数张量的极分解，如 Python 的 cmath.polar 和 SciPy 的 linalg.polar 所做的那样。如果 abs 为负或 NaN，或者 angle 为无穷大，则此函数的行为是未定义的。

参数:

• abs（张量）- 复数张量的绝对值。必须是浮点数或双精度浮点数。

• angle（张量）- 复数张量的角度。必须与 abs 具有相同的数据类型。

关键字参数:

out (Tensor) – 如果输入是 torch.float32 ，则必须是 torch.complex64 。如果输入是 torch.float64 ，则必须是 torch.complex128 。

示例：

>>> 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)