कैसे PyTorch में टेंसर पर तत्व-वार विभाजन करने के लिए?

PyTorch में दो टेंसरों पर तत्व-वार विभाजन करने के लिए, हम torch.div() का उपयोग कर सकते हैं तरीका। यह पहले इनपुट टेंसर के प्रत्येक तत्व को दूसरे टेंसर के संबंधित तत्व से विभाजित करता है। हम एक टेंसर को एक स्केलर से भी विभाजित कर सकते हैं। एक टेंसर को समान या भिन्न आयाम वाले टेंसर द्वारा विभाजित किया जा सकता है। अंतिम टेंसर का आयाम उच्च-आयामी टेंसर के आयाम के समान होगा। अगर हम 1D टेंसर को 2D टेंसर से विभाजित करते हैं, तो अंतिम टेंसर 2D टेंसर होगा।

कदम

• 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।

• दो या अधिक PyTorch टेंसर को परिभाषित करें और उन्हें प्रिंट करें। यदि आप एक स्केलर द्वारा एक टेंसर को विभाजित करना चाहते हैं, तो एक स्केलर को परिभाषित करें।

• torch.div() . का उपयोग करके किसी टेंसर को दूसरे टेंसर या स्केलर से विभाजित करें और मान को एक नए चर के लिए असाइन करें। इस पद्धति का उपयोग करके टेंसर को विभाजित करने से मूल टेंसर में कोई बदलाव नहीं होता है।

• अंतिम टेंसर प्रिंट करें।

उदाहरण 1

# Python program to perform element-wise division
# import the required library
import torch

# Create a tensor
t = torch.Tensor([2, 3, 5, 9])
print("Original Tensor t:\n", t)

# Divide a tensor by a scalar 4
v = torch.div(t, 4)
print("Element-wise division result:\n", v)

# Same result can also be obtained as below
t1 = torch.Tensor([4])
w = torch.div(t, t1)
print("Element-wise division result:\n", w)

# other way to do above operation
t2 = torch.Tensor([4,4,4,4])
x = torch.div(t, t2)
print("Element-wise division result:\n", x)

आउटपुट

Original Tensor t:
   tensor([2., 3., 5., 9.])
Element-wise division result:
   tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500])
Element-wise division result:
   tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500])
Element-wise division result:
   tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500])

उदाहरण 2

निम्नलिखित पायथन प्रोग्राम दिखाता है कि 2D टेंसर को 1Dtensor से कैसे विभाजित किया जाए।

# import the required library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[3,2],[7,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 8])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide 2-D tensor by 1-D tensor
v = torch.div(T1, T2)
print("Element-wise division result:\n", v)

आउटपुट

T1:
tensor([[3., 2.],
         [7., 5.]])
T2:
tensor([10., 8.])
Element-wise division result:
tensor([[0.3000, 0.2500],
         [0.7000, 0.6250]])

उदाहरण 3

निम्नलिखित पायथन प्रोग्राम दिखाता है कि 1D टेंसर को 2Dtensor से कैसे विभाजित किया जाए।

# Python program to dive a 1D tensor by a 2D tensor
# import the required library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[8,7],[4,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 5])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide 1-D tensor by 2-D tensor
v = torch.div(T2, T1)
print("Division 1D tensor by 2D tensor result:\n", v)

आउटपुट

T1:
tensor([[8., 7.],
         [4., 5.]])
T2:
tensor([10., 5.])
Division 1D tensor by 2D tensor result:
tensor([[1.2500, 0.7143],
         [2.5000, 1.0000]])

आप देख सकते हैं कि अंतिम टेंसर एक 2D टेंसर है।

उदाहरण 4

निम्नलिखित पायथन प्रोग्राम दिखाता है कि 2D टेंसर को 2Dtensor से कैसे विभाजित किया जाए।

# import necessary library
import torch

# Create two 2-D tensors
T1 = torch.Tensor([[8,7],[3,4]])
T2 = torch.Tensor([[0,3],[4,9]])

# Print the above tensors
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide T1 by T2
v = torch.div(T1,T2)
print("Element-wise division result:\n", v)

आउटपुट

T1:
tensor([[8., 7.],
         [3., 4.]])
T2:
tensor([[0., 3.],
         [4., 9.]])
Element-wise division result:
tensor([[ inf, 2.3333],
         [0.7500, 0.4444]])