在深度学习框架PyTorch中，`torch.log()`是一个非常实用的数学运算函数。它主要用于计算输入张量每个元素的自然对数（以e为底）。简单来说，就是将张量中的每个数值进行对数转换，这对于处理数据分布广泛的情况特别有用。例如，在处理图像或音频信号时，对数变换可以帮助压缩数据范围，使模型更容易学习复杂的模式。
🌟举个例子：假如你有一个张量[1, 2.718, 10]，使用`torch.log()`后会变成[0.0, 1.0, 2.302]。这个操作对于归一化数据或者在损失函数设计中有重要作用。
需要注意的是，`torch.log()`只适用于正数输入，因为负数和零没有定义的自然对数。如果输入包含非正数，则会导致运行时错误。因此，在实际应用中，通常会对数据进行预处理，确保所有值均为正数。
🔥总而言之，`torch.log()`是PyTorch中一个强大的工具，能够帮助我们更好地理解和分析数据特性。掌握它，可以让我们的模型训练更加高效！💪✨
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