我有下面的代码，我想把它翻译成pytorch.I'在这种情况下，我正在寻找一种将np.vectorize转换为任

Question

我需要将此代码转换为pytorch。下面给出的代码使用np.vectorize。我正在寻找一个与pytorch等效的代码。

class SimplexPotentialProjection(object):
def __init__(self, potential, inversePotential, strong_convexity_const, precision = 1e-10):
self.inversePotential = inversePotential
self.gradPsi = np.vectorize(potential)
self.gradPsiInverse = np.vectorize(inversePotential)
self.precision = precision
self.strong_convexity_const = strong_convexity_const

Answer 1

numpy.vectorize的文档明确指出：

提供vectorize功能主要是为了方便，而不是为了性能。该实现本质上是一个for循环。

因此，为了将numpy代码转换为pytorch，您只需要在循环中对其张量参数应用potential和inversePotential。然而，这可能是非常低效的。你最好重新执行你的职能；原生地"；在张量上以矢量化的方式。