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 सकत

एक PyTorch टेंसर numpy ऐरे की तरह होता है। एकमात्र अंतर यह है कि टेंसर संख्यात्मक गणनाओं को तेज करने के लिए GPUs का उपयोग करता है। टेंसर का मीन torch.mean() मेथड का उपयोग करके निकाला जाता है। यह इनपुट टेंसर में सभी तत्वों का मीन मान लौटाता है। हम उपयुक्त एक्सिस या dim प्रदान करके मीन को रो-वाइज़ और

PyTorch में टेंसर के तत्वों को सॉर्ट करने के लिए, हम torch.sort() मेथड का उपयोग कर सकते हैं। यह मेथड दो टेंसर लौटाता है। पहला टेंसर तत्वों के सॉर्ट किए गए मानों वाला टेंसर है और दूसरा टेंसर मूल टेंसर में तत्वों के इंडेक्स वाला टेंसर है। हम 2D टेंसर को रो-वाइज़ और कॉलम-वाइज़ गणना कर सकते हैं। चरण आ

PyTorch टेंसर के k-th एलिमेंट को खोजने के लिए torch.kthvalue() मेथड प्रदान करता है। यह आरोही क्रम में सॉर्ट किए गए टेंसर के k-th एलिमेंट का मान और मूल टेंसर में एलिमेंट का इंडेक्स लौटाता है। torch.topk() मेथड का उपयोग टॉप k एलिमेंट्स खोजने के लिए किया जाता है। यह टेंसर में टॉप k या सबसे बड़े k एलिम

PyTorch में दो टेंसर की तत्व-दर-तत्व तुलना करने के लिए, हम torch.eq() मेथड का उपयोग करते हैं। यह संबंधित तत्वों की तुलना करता है और यदि दो तत्व समान हैं तो True लौटाता है, अन्यथा यह False लौटाता है। हम समान या अलग आयामों वाले दो टेंसर की तुलना कर सकते हैं, लेकिन दोनों टेंसर का आकार नॉन-सिंगलटन आयाम

RGB इमेज में तीन चैनल होते हैं: रेड, ग्रीन, और ब्लू। हमें इन इमेज चैनल्स में इमेज पिक्सेल मानों का मीन निकालने की आवश्यकता होती है। इस उद्देश्य के लिए, हम torch.mean() मेथड का उपयोग करते हैं। लेकिन इस मेथड का इनपुट पैरामीटर एक PyTorch टेंसर है। इसलिए, हम पहले इमेज को PyTorch टेंसर में बदलते हैं और फ

टेंसर का हिस्टोग्राम torch.histc() का उपयोग करके निकाला जाता है। यह हिस्टोग्राम को टेंसर के रूप में दर्शाता है। यह चार पैरामीटर लेता है: input, bins, min और max. यह तत्वों को min और max के बीच समान चौड़ाई के बिन में क्रमबद्ध करता है। यह min से छोटे और max से बड़े तत्वों को अनदेखा करता है। चरण आवश्

टेंसर को स्क्वीज़ करने के लिए, हम torch.squeeze() मेथड का उपयोग करते हैं। यह इनपुट टेंसर के सभी आयामों के साथ एक नया टेंसर लौटाता है लेकिन आकार 1 को हटा देता है। उदाहरण के लिए, यदि इनपुट टेंसर का आकार (M × 1 × N × 1 × P) है, तो स्क्वीज़ किए गए टेंसर का आकार (M × N × P) होगा। टेंसर को अनस्क्वीज़ करन

टेंसर के तत्वों का साइन निकालने के लिए, हम torch.sin() मेथड का उपयोग करते हैं। यह मूल इनपुट टेंसर के तत्वों के साइन मानों के साथ एक नया टेंसर लौटाता है। यह इनपुट पैरामीटर के रूप में एक टेंसर लेता है और एक टेंसर आउटपुट करता है। चरण आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें। निम्नलिखित सभी Python उदाहरणों में,

एक PyTorch टेंसर सजातीय होता है, यानी, टेंसर के सभी तत्व एक ही डेटा टाइप के होते हैं। हम टेंसर के .dtype विशेषता का उपयोग करके टेंसर के डेटा टाइप तक पहुंच सकते हैं। यह टेंसर का डेटा टाइप लौटाता है। चरण आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें। निम्नलिखित सभी Python उदाहरणों में, आवश्यक Python लाइब्रेरी torc

PyTorch में टेंसर के तत्वों का लघुगणक निकालने के लिए, हम torch.log() मेथड का उपयोग करते हैं। यह मूल इनपुट टेंसर के तत्वों के प्राकृतिक लघुगणक मानों के साथ एक नया टेंसर लौटाता है। यह इनपुट पैरामीटर के रूप में एक टेंसर लेता है और एक टेंसर आउटपुट करता है। चरण आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें। निम्नलिखि

Selenium हेडलेस एक्जीक्यूशन का समर्थन करता है। Chrome ब्राउज़र में, हेडलेस एक्जीक्यूशन को ChromeOptions क्लास की मदद से लागू किया जा सकता है। हमें इस क्लास का एक ऑब्जेक्ट बनाना होगा और इसमें add_arguments मेथड लागू करना होगा। अंत में, इस मेथड में --headless पैरामीटर पास करें। आइए हेडलेस मोड में लॉन

एक एक्सप्लिसिट वेट का उपयोग वेबड्राइवर को ऑटोमेशन स्क्रिप्ट में अन्य चरणों पर जाने से पहले एक विशिष्ट स्थिति के लिए प्रतीक्षा करने का निर्देश देने के लिए किया जाता है। एक्सप्लिसिट वेट को WebDriverWait क्लास के साथ expected_conditions का उपयोग करके लागू किया जाता है। expected_conditions क्लास में We

हम निम्नलिखित विधियों की मदद से Python SciPy इंस्टॉल कर सकते हैं: साइंटिफिक Python डिस्ट्रीब्यूशन - विभिन्न साइंटिफिक Python डिस्ट्रीब्यूशन हैं जो भाषा के साथ-साथ सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले पैकेज प्रदान करते हैं। इन डिस्ट्रीब्यूशन का उपयोग करने का लाभ यह है कि उन्हें बहुत कम कॉन्फ़िगरेशन की आवश

प्रदान किए गए डेटा फ्रेम में प्रत्येक पंक्ति की रैंकिंग वाला एक कॉलम जोड़ने से हमें डेटा फ्रेम को सॉर्ट करने और किसी विशेष तत्व की रैंक निर्धारित करने में मदद मिलेगी, उदाहरण के लिए: हमारा डेटाफ्रेम Name Play Time (in hours) Rate 0 Call Of Duty 45 Better than Average 1 Total Overdose 46 Goo

Tkinter में, आप एप्लिकेशन के GUI को सेट करने के लिए विभिन्न ज्यामिति प्रबंधक का उपयोग कर सकते हैं। ग्रिड ज्यामिति प्रबंधक Tkinter में सबसे उपयोगी ज्यामिति प्रबंधकों में से एक है जिसका उपयोग 2D ज्यामिति फॉर्म का उपयोग करके एप्लिकेशन में विजेट्स के स्थान को सेट करने के लिए किया जाता है। ग्रिड ज्यामित

यदि हम एक एप्लिकेशन में टेक्स्ट एडिटर लागू करना चाहते हैं जो मल्टीलाइन उपयोगकर्ता इनपुट स्वीकार कर सकता है, तो हम Tkinter Text विजेट का उपयोग कर सकते हैं। Tkinter में Text विजेट आमतौर पर एप्लिकेशन के लिए टेक्स्ट एडिटर बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, जहां हम टेक्स्ट लिख सकते हैं और एप्लिकेशन में चयन

API किसी एप्लिकेशन में सर्विस या फीचर लागू करने के लिए अत्यंत उपयोगी हैं। API सर्वर और क्लाइंट के बीच कनेक्शन स्थापित करने में मदद करते हैं, इसलिए जब भी क्लाइंट API मेथड्स में से किसी एक का उपयोग करके सर्वर को रिक्वेस्ट भेजता है, तो सर्वर क्लाइंट को स्टेटस कोड (201 सफल रिस्पॉन्स के रूप में) के साथ र

Tkinter हाई-लेवल डेस्कटॉप एप्लिकेशन बनाने के लिए कई बिल्ट-इन विजेट्स प्रदान करता है। LabelFrame विजेट उनमें से एक है, जो उपयोगकर्ताओं को एक लेबल्ड फ्रेम जोड़ने की अनुमति देता है। Label LabelFrame में एक और विजेट है, जिसका उपयोग फ्रेम या किसी भी कंटेनर में टेक्स्ट या इमेज जोड़ने के लिए किया जाता है।

Tkinter में, toplevel विजेट का उपयोग पॉपअप मोडल विंडो बनाने के लिए किया जाता है। toplevel विंडो द्वारा बनाई गई पॉपअप विंडो Tkinter एप्लिकेशन की डिफ़ॉल्ट विंडो के समान काम करती है। इसमें टेक्स्ट विजेट, बटन विजेट, कैनवास विजेट, फ्रेम आदि जैसे विजेट्स हो सकते हैं। toplevel विंडो का आकार और स्थिति इसे