PyTorch टेंसर के k-th एलिमेंट को खोजने के लिए torch.kthvalue() मेथड प्रदान करता है। यह आरोही क्रम में सॉर्ट किए गए टेंसर के k-th एलिमेंट का मान और मूल टेंसर में एलिमेंट का इंडेक्स लौटाता है।
torch.topk() मेथड का उपयोग टॉप "k" एलिमेंट्स खोजने के लिए किया जाता है। यह टेंसर में टॉप "k" या सबसे बड़े "k" एलिमेंट्स लौटाता है।
चरण
आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें। निम्नलिखित सभी Python उदाहरणों में, आवश्यक Python लाइब्रेरी torch है। सुनिश्चित करें कि आपने इसे पहले ही इंस्टॉल कर लिया है।
एक PyTorch टेंसर बनाएं और प्रिंट करें।
torch.kthvalue(input, k) की गणना करें। यह दो टेंसर लौटाता है। इन दो टेंसर को दो नए वेरिएबल "value" और "index" में असाइन करें। यहां, input एक टेंसर है और k एक पूर्णांक संख्या है।
torch.topk(input, k) की गणना करें। यह दो टेंसर लौटाता है। पहले टेंसर में टॉप "k" एलिमेंट्स के मान होते हैं और दूसरे टेंसर में मूल टेंसर में इन एलिमेंट्स के इंडेक्स होते हैं। इन दो टेंसर को नए वेरिएबल "values" और "indices" में असाइन करें।
टेंसर के k-th एलिमेंट का मान और इंडेक्स, और टेंसर के टॉप "k" एलिमेंट्स के मान और इंडेक्स प्रिंट करें।
उदाहरण 1
यह Python प्रोग्राम दिखाता है कि टेंसर का k-th एलिमेंट कैसे खोजें।
# टेंसर का k-th एलिमेंट खोजने के लिए Python प्रोग्राम
# आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
import torch
# 1D टेंसर बनाएं
T = torch.Tensor([2.334, 4.433, -4.33, -0.433, 5, 4.443])
print("Original Tensor:\n", T)
# सॉर्ट किए गए टेंसर में 3rd एलिमेंट खोजें। पहले यह टेंसर को आरोही क्रम में सॉर्ट करता है
# फिर सॉर्ट किए गए टेंसर से kth एलिमेंट का मान और मूल टेंसर में एलिमेंट का इंडेक्स लौटाता है
value, index = torch.kthvalue(T, 3)
# मान और इंडेक्स के साथ 3rd एलिमेंट प्रिंट करें
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 Python प्रोग्राम दिखाता है कि टेंसर के टॉप "k" या सबसे बड़े "k" एलिमेंट्स कैसे खोजें।
# टेंसर के टॉप k एलिमेंट्स खोजने के लिए Python प्रोग्राम
# आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
import torch
# 1D टेंसर बनाएं
T = torch.Tensor([2.334, 4.433, -4.33, -0.433, 5, 4.443])
print("Original Tensor:\n", T)
# टेंसर के टॉप k=2 या 2 सबसे बड़े एलिमेंट्स खोजें
# 2 सबसे बड़े मान और मूल टेंसर में उनके इंडेक्स लौटाता है
values, indices = torch.topk(T, 2)
# मान और इंडेक्स के साथ टॉप 2 एलिमेंट्स प्रिंट करें
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])
