टेंसर्स पर एलिमेंट-वाइज सब्ट्रैक्शन करने के लिए, हम PyTorch के torch.sub() मेथड का उपयोग कर सकते हैं। टेंसर्स के संबंधित एलिमेंट्स को घटाया जाता है। हम एक टेंसर से स्केलर या टेंसर घटा सकते हैं। हम समान या अलग डायमेंशन वाले टेंसर से टेंसर घटा सकते हैं। अंतिम टेंसर का डायमेंशन उच्च-डायमेंशनल टेंसर के डायमेंशन के समान होगा।
चरण
आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें। निम्नलिखित सभी पायथन उदाहरणों में आवश्यक पायथन लाइब्रेरी torch है। सुनिश्चित करें कि आपने इसे पहले से इंस्टॉल कर लिया है।
दो या अधिक PyTorch टेंसर्स को परिभाषित करें और उन्हें प्रिंट करें। यदि आप स्केलर मात्रा घटाना चाहते हैं, तो उसे परिभाषित करें।
torch.sub() का उपयोग करके एक टेंसर से स्केलर या टेंसर घटाएं और मान को एक नए वेरिएबल में असाइन करें। आप टेंसर से स्केलर मात्रा भी घटा सकते हैं। इस मेथड का उपयोग करके टेंसर्स को घटाने से मूल टेंसर्स में कोई परिवर्तन नहीं होता है।
अंतिम टेंसर को प्रिंट करें।
उदाहरण 1
यहां, हमारे पास एक पायथन 3 प्रोग्राम होगा जो टेंसर से स्केलर मात्रा घटाता है। हम वही कार्य 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
निम्नलिखित प्रोग्राम दिखाता है कि 2D टेंसर से 1-D टेंसर कैसे घटाया जाता है।
# 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
निम्नलिखित प्रोग्राम दिखाता है कि 1D टेंसर से 2D टेंसर 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
निम्नलिखित प्रोग्राम दिखाता है कि 2D टेंसर से 2D टेंसर 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.]])
