PyTorch में टेंसर पर तत्व-वार घटाव कैसे करें?

टेंसर पर तत्व-वार घटाव करने के लिए, हम torch.sub() . का उपयोग कर सकते हैं PyTorch की विधि। टेंसर के संबंधित तत्वों को घटाया जाता है। हम एक स्केलर या टेंसर को दूसरे टेंसर से घटा सकते हैं। हम एक टेंसर से एक ही या अलग आयाम के साथ एक टेंसर घटा सकते हैं। अंतिम टेंसर का आयाम उच्च-आयामी टेंसर के आयाम के समान 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 किसी अदिश राशि को घटाना चाहते हैं, तो उसे परिभाषित करें।

• torch.sub() का उपयोग करके किसी अन्य टेंसर से स्केलर या टेंसर घटाएं और मान को एक नए चर के लिए असाइन करें। आप टेंसर से एक अदिश राशि भी घटा सकते हैं। इस पद्धति का उपयोग करके टेंसरों को घटाना मूल टेंसर में कोई बदलाव नहीं करता है।

• अंतिम टेंसर प्रिंट करें।

उदाहरण 1

यहां, हमारे पास एटेंसर से एक अदिश राशि घटाने के लिए एक पायथन 3 प्रोग्राम होगा। हम एक ही कार्य को करने के तीन अलग-अलग तरीके देखेंगे।

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

# Create a tensor
t = torch.Tensor([1.5, 2.03, 3.8, 2.9])
print("Original Tensor t:\n", t)

# Subtract a scalar value to a tensor
v = torch.sub(t, 5.60)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

# Same result can also be obtained as below
t1 = torch.Tensor([5.60])
w = torch.sub(t, t1)
print("Element-wise subtraction result:\n", w)

# Other way to do above operation
t2 = torch.Tensor([5.60,5.60,5.60,5.60])
x = torch.sub(t, t2)
print("Element-wise subtraction result:\n", x)

आउटपुट

Original Tensor t:
   tensor([1.5000, 2.0300, 3.8000, 2.9000])
Element-wise subtraction result:
   tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000])
Element-wise subtraction result:
   tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000])
Element-wise subtraction result:
   tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000])

उदाहरण 2

निम्न प्रोग्राम दिखाता है कि 2-डी टेंसर से 1-डी टेंसर को कैसे घटाया जाए।

# Import necessary 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)

# Subtract 1-D tensor from 2-D tensor
v = torch.sub(T1, T2)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

आउटपुट

T1:
tensor([[8., 7.],
         [4., 5.]])
T2:
   tensor([10., 5.])
Element-wise subtraction result:
tensor([[-2., 2.],
         [-6., 0.]])

उदाहरण 3

निम्न प्रोग्राम दिखाता है कि 1D टेंसर से 2D टेंसर को कैसे घटाया जाता है।

# Python program to subtract 2D tensor from 1D tensor
# Import the library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[1,2],[4,5]])

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

# Subtract 2-D tensor from 1-D tensor
v = torch.sub(T2, T1)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

आउटपुट

T1:
tensor([[1., 2.],
         [4., 5.]])
T2:
   tensor([10., 5.])
Element-wise subtraction result:
tensor([[9., 3.],
         [6., 0.]])

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

उदाहरण 4

निम्न प्रोग्राम दिखाता है कि 2D टेंसर से 2D टेंसर को कैसे घटाया जाता है।

# import the library
import torch

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

# Subtract above two 2-D tensors
v = torch.sub(T1,T2)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

आउटपुट

T1:
tensor([[8., 7.],
         [3., 4.]])
T2:
tensor([[0., 3.],
         [4., 9.]])
Element-wise subtraction result:
tensor([[ 8., 4.],
         [-1., -5.]])