PyTorch में दो टेंसर पर एलिमेंट-वाइज़ डिवीज़न करने के लिए, हम torch.div() मेथड का उपयोग कर सकते हैं। यह पहले इनपुट टेंसर के प्रत्येक तत्व को दूसरे टेंसर के संबंधित तत्व से विभाजित करता है। हम एक टेंसर को स्केलर से भी विभाजित कर सकते हैं। एक टेंसर को समान या अलग आयाम वाले टेंसर से विभाजित किया जा सकता है। अंतिम टेंसर का आयाम उच्च-आयामी टेंसर के आयाम के समान होगा। यदि हम 1D टेंसर को 2D टेंसर से विभाजित करते हैं, तो अंतिम टेंसर एक 2D टेंसर होगा।
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।
दो या अधिक PyTorch टेंसर परिभाषित करें और प्रिंट करें। यदि आप टेंसर को स्केलर से विभाजित करना चाहते हैं, तो स्केलर परिभाषित करें।
torch.div() का उपयोग करके टेंसर को दूसरे टेंसर या स्केलर से विभाजित करें और मान को एक नए वेरिएबल में असाइन करें। इस मेथड का उपयोग करके टेंसर को विभाजित करने से मूल टेंसर में कोई परिवर्तन नहीं होता है।
अंतिम टेंसर प्रिंट करें।
उदाहरण 1
# एलिमेंट-वाइज़ डिवीज़न करने के लिए Python प्रोग्राम
# आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
import torch
# एक टेंसर बनाएं
t = torch.Tensor([2, 3, 5, 9])
print("Original Tensor t:\n", t)
# टेंसर को स्केलर 4 से विभाजित करें
v = torch.div(t, 4)
print("Element-wise division result:\n", v)
# समान परिणाम नीचे के रूप में भी प्राप्त किया जा सकता है
t1 = torch.Tensor([4])
w = torch.div(t, t1)
print("Element-wise division result:\n", w)
# उपरोक्त ऑपरेशन करने का अन्य तरीका
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 Python प्रोग्राम दिखाता है कि 2D टेंसर को 1D टेंसर से कैसे विभाजित करें।
# आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
import torch
# 2D टेंसर बनाएं
T1 = torch.Tensor([[3, 2], [7, 5]])
# 1-D टेंसर बनाएं
T2 = torch.Tensor([10, 8])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)
# 2-D टेंसर को 1-D टेंसर से विभाजित करें
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 Python प्रोग्राम दिखाता है कि 1D टेंसर को 2D टेंसर से कैसे विभाजित करें।
# 1D टेंसर को 2D टेंसर से विभाजित करने के लिए Python प्रोग्राम
# आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
import torch
# 2D टेंसर बनाएं
T1 = torch.Tensor([[8, 7], [4, 5]])
# 1-D टेंसर बनाएं
T2 = torch.Tensor([10, 5])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)
# 1-D टेंसर को 2-D टेंसर से विभाजित करें
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 Python प्रोग्राम दिखाता है कि 2D टेंसर को 2D टेंसर से कैसे विभाजित करें।
# आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें
import torch
# दो 2-D टेंसर बनाएं
T1 = torch.Tensor([[8, 7], [3, 4]])
T2 = torch.Tensor([[0, 3], [4, 9]])
# ऊपर के टेंसर प्रिंट करें
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)
# T1 को T2 से विभाजित करें
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]])
