एक PyTorch टेंसर का आकार बदलने के लिए, हम .view() . का उपयोग करते हैं तरीका। हम टेंसर के आयाम को बढ़ा या घटा सकते हैं, लेकिन हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि टेंसर में तत्वों की कुल संख्या आकार बदलने से पहले और बाद में मेल खाना चाहिए।
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।
-
एक PyTorch टेंसर बनाएं और उसे प्रिंट करें।
-
.view() . का उपयोग करके ऊपर बनाए गए टेंसर का आकार बदलें और एक चर के लिए मान असाइन करें। .देखें () मूल टेंसर का आकार नहीं बदलता है; यह केवल नए आकार के साथ एक दृश्य देता है, जैसा कि इसके नाम से पता चलता है।
-
अंत में, आकार बदलने के बाद टेंसर को प्रिंट करें।
उदाहरण 1
# Python program to resize a tensor in PyTorch
# Import the library
import torch
# Create a tensor
T = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(T)
# Resize T to 2x3
x = T.view(2,3)
print("Tensor after resize:\n",x)
# Other way to resize T to 2x3
x = T.view(-1,3)
print("Tensor after resize:\n",x)
# Other way resize T to 2x3
x = T.view(2,-1)
print("Tensor after resize:\n",x) आउटपुट
जब आप उपरोक्त पायथन 3 कोड चलाते हैं, तो यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा
tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
उदाहरण 2
# Import the library
import torch
# Create a tensor shape 4x3
T = torch.Tensor([[1,2,3],[2,1,3],[2,3,5],[5,6,4]])
print(T)
# Resize T to 3x4
x = T.view(-1,4)
print("Tensor after resize:\n",x)
# Other way to esize T to 3x4
x = T.view(3,-1)
print("Tensor after resize:\n",x)
# Resize T to 2x6
x = T.view(2,-1)
print("Tensor after resize:\n",x) आउटपुट
जब आप उपरोक्त पायथन 3 कोड चलाते हैं, तो यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा
tensor([[1., 2., 3.], [2., 1., 3.], [2., 3., 5.], [5., 6., 4.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3., 2.], [1., 3., 2., 3.], [5., 5., 6., 4.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3., 2.], [1., 3., 2., 3.], [5., 5., 6., 4.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3., 2., 1., 3.], [2., 3., 5., 5., 6., 4.]])