एक PyTorch टेंसर numpy ऐरे की तरह होता है। एकमात्र अंतर यह है कि टेंसर संख्यात्मक गणनाओं को तेज करने के लिए GPUs का उपयोग करता है। टेंसर का मीन torch.mean() मेथड का उपयोग करके निकाला जाता है। यह इनपुट टेंसर में सभी तत्वों का मीन मान लौटाता है। हम उपयुक्त एक्सिस या dim प्रदान करके मीन को रो-वाइज़ और कॉलम-वाइज़ भी निकाल सकते हैं।
टेंसर का स्टैंडर्ड डेविएशन torch.std() का उपयोग करके निकाला जाता है। यह टेंसर में सभी तत्वों का स्टैंडर्ड डेविएशन लौटाता है। मीन की तरह, हम स्टैंडर्ड डेविएशन को भी रो या कॉलम-वाइज़ निकाल सकते हैं।
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 परिभाषित करें और प्रिंट करें।
torch.mean(input, axis) का उपयोग करके मीन निकालें। यहां, input वह टेंसर है जिसके लिए मीन निकाला जाना चाहिए और axis (या dim) आयामों की सूची है। निकाले गए मीन को एक नए वेरिएबल में असाइन करें।
torch.std(input, axis) का उपयोग करके स्टैंडर्ड डेविएशन निकालें। यहां, input टेंसर है और axis (या dim) आयामों की सूची है। निकाले गए स्टैंडर्ड डेविएशन को एक नए वेरिएबल में असाइन करें।
ऊपर निकाले गए मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन को प्रिंट करें।
उदाहरण 1
निम्नलिखित Python प्रोग्राम दिखाता है कि 1D टेंसर का मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन कैसे निकालें।
# 1D टेंसर का मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन निकालने के लिए Python प्रोग्राम
# लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
import torch
# एक टेंसर बनाएं
T = torch.Tensor([2.453, 4.432, 0.754, -6.554])
print("T:", T)
# मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन निकालें
mean = torch.mean(T)
std = torch.std(T)
# निकाले गए मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन प्रिंट करें
print("Mean:", mean)
print("Standard deviation:", std)
आउटपुट
T: tensor([ 2.4530, 4.4320, 0.7540, -6.5540]) Mean: tensor(0.2713) Standard deviation: tensor(4.7920)
उदाहरण 2
निम्नलिखित Python प्रोग्राम दिखाता है कि 2D टेंसर का मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन दोनों आयामों में, यानी रो-वाइज़ और कॉलम-वाइज़ कैसे निकालें।
# आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
import torch
# 3x4 2D टेंसर बनाएं
T = torch.Tensor([[2, 4, 7, -6],
[7, 33, -62, 23],
[2, -6, -77, 54]])
print("T:\n", T)
# मीन और स्टैंडर्ड डेविएशन निकालें
mean = torch.mean(T)
std = torch.std(T)
print("Mean:", mean)
print("Standard deviation:", std)
# कॉलम-वाइज़ मीन और std निकालें
mean = torch.mean(T, axis=0)
std = torch.std(T, axis=0)
print("Column-wise Mean:\n", mean)
print("Column-wise Standard deviation:\n", std)
# रो-वाइज़ मीन और std निकालें
mean = torch.mean(T, axis=1)
std = torch.std(T, axis=1)
print("Row-wise Mean:\n", mean)
print("Row-wise Standard deviation:\n", std)
आउटपुट
T: tensor([[ 2., 4., 7., -6.],
[ 7., 33., -62., 23.],
[ 2., -6., -77., 54.]])
Mean: tensor(-1.5833)
Standard deviation: tensor(36.2703)
Column-wise Mean: tensor([ 3.6667, 10.3333, -44.0000, 23.6667])
Column-wise Standard deviation: tensor([ 2.8868, 20.2567, 44.7996, 30.0056])
Row-wise Mean: tensor([ 1.7500, 0.2500, -6.7500])
Row-wise Standard deviation: tensor([ 5.5603, 42.8593, 53.8602])
