PyTorch एक विधि प्रदान करता है torch.kthvalue() एक टेंसर के k-वें तत्व को खोजने के लिए। यह आरोही क्रम में छांटे गए टेंसर के k-वें तत्व का मान और मूल टेंसर में तत्व की अनुक्रमणिका देता है।
torch.topk() विधि का उपयोग शीर्ष "k" तत्वों को खोजने के लिए किया जाता है। यह टेंसर में शीर्ष "k" या सबसे बड़ा "k" तत्व लौटाता है।
कदम
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आवश्यक पुस्तकालय आयात करें। निम्नलिखित सभी पायथन उदाहरणों में, आवश्यक पायथन पुस्तकालय है टॉर्च . सुनिश्चित करें कि आपने इसे पहले ही इंस्टॉल कर लिया है।
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एक PyTorch टेंसर बनाएं और उसे प्रिंट करें।
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गणना torch.kthvalue(इनपुट, k) . यह दो टेंसर लौटाता है। इन दो टेंसरों को दो नए वेरिएबल "value" . पर असाइन करें और "सूचकांक" . यहाँ, इनपुट एक टेंसर है और k एक पूर्णांक संख्या है।
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गणना torch.topk(इनपुट, k) . यह दो टेंसर लौटाता है। पहले टेंसर में शीर्ष "के" तत्वों का मान होता है और दूसरे टेंसर में मूल टेंसर में इन तत्वों के सूचकांक होते हैं। इन दो टेंसरों को नए वेरिएबल "values" . पर असाइन करें और "सूचकांक" ।
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टेंसर के k-वें तत्व का मान और अनुक्रमणिका, और टेंसर के शीर्ष "k" तत्वों के मान और सूचकांकों को प्रिंट करें।
उदाहरण 1
यह पायथन प्रोग्राम दिखाता है कि टेंसर के k-वें तत्व को कैसे खोजा जाए।
# Python program to find k-th element of a tensor
# import necessary library
import torch
# Create a 1D tensor
T = torch.Tensor([2.334,4.433,-4.33,-0.433,5, 4.443])
print("Original Tensor:\n", T)
# Find the 3rd element in sorted tensor. First it sorts the
# tensor in ascending order then returns the kth element value
# from sorted tensor and the index of element in original tensor
value, index = torch.kthvalue(T, 3)
# print 3rd element with value and index
print("3rd element value:", value)
print("3rd element index:", index) आउटपुट
Original Tensor: tensor([ 2.3340, 4.4330, -4.3300, -0.4330, 5.0000, 4.4430]) 3rd element value: tensor(2.3340) 3rd element index: tensor(0)
उदाहरण 2
निम्नलिखित पायथन कार्यक्रम दिखाता है कि एक टेंसर के शीर्ष "के" या सबसे बड़े "के" तत्वों को कैसे खोजा जाए।
# Python program to find to top k elements of a tensor
# import necessary library
import torch
# Create a 1D tensor
T = torch.Tensor([2.334,4.433,-4.33,-0.433,5, 4.443])
print("Original Tensor:\n", T)
# Find the top k=2 or 2 largest elements of the tensor
# returns the 2 largest values and their indices in original
# tensor
values, indices = torch.topk(T, 2)
# print top 2 elements with value and index
print("Top 2 element values:", values)
print("Top 2 element indices:", indices) आउटपुट
Original Tensor: tensor([ 2.3340, 4.4330, -4.3300, -0.4330, 5.0000, 4.4430]) Top 2 element values: tensor([5.0000, 4.4430]) Top 2 element indices: tensor([4, 5])