Pytorch 在Pytork中有没有生成张量分段函数的方法？

我想得到一个像这样的分段函数，用于pytorch中的张量。但我不知道如何定义它。我使用了一个非常愚蠢的方法来做这件事，但在我的代码中它似乎不起作用

    def trapezoid(self, X):
        Y = torch.zeros(X.shape)
        Y[X % (2 * pi) < (0.5 * pi)] = (X[X % (2 * pi) < (0.5 * pi)] % (2 * pi)) * 2 / pi
        Y[(X % (2 * pi) >= (0.5 * pi)) & (X % (2 * pi) < 1.5 * pi)] = 1.0
        Y[X % (2 * pi) >= (1.5 * pi)] = (X[X % (2 * pi) >= (1.5 * pi)] % (2 * pi)) * (-2 / pi) + 4
        return Y

def梯形（自身，X）：
Y=火炬零点（X形状）
Y[X%（2*pi）<（0.5*pi）]=（X[X%（2*pi）<（0.5*pi）]%（2*pi））*2/pi
Y[（X%（2*pi）>=（0.5*pi））&（X%（2*pi）<1.5*pi）]=1.0
Y[X%（2*pi）>=（1.5*pi）]=（X[X%（2*pi）>=（1.5*pi）]%（2*pi））*（-2/pi）+4
返回Y

---

你能帮我找出如何设计函数梯形，这样对于张量X，我可以直接使用梯形（X）？

因为你的函数有周期2π，我们可以关注[0,2π]。由于它是分段线性的，所以可以将其表示为[0,2π]上的迷你ReLU网络，如下所示：

梯形（x）=1-relu（x-1.5π）/0.5π-relu（0.5π-x）/0.5π

因此，我们可以在Pytorch中对整个函数进行如下编码：

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import tensor 
from math import pi

def trapezoid(X):
  # Left corner position, right corner position, height
  a, b, h = tensor(0.5*pi), tensor(1.5*pi), tensor(1.0)

  # Take remainder mod 2*pi for periodicity
  X = torch.remainder(X,2*pi)

  return h - F.relu(X-b)/a - F.relu(a-X)/a

打印到双重检查将生成正确的图片：

import matplotlib.pyplot as plt

X = torch.linspace(-10,10,1000)
Y = trapezoid(X)
plt.plot(X,Y)
plt.title('Pytorch Trapezoid Function')