PyTorch में दो टेंसरों पर तत्व-वार विभाजन करने के लिए, हम torch.div() का उपयोग कर सकते हैं तरीका। यह पहले इनपुट टेंसर के प्रत्येक तत्व को दूसरे टेंसर के संबंधित तत्व से विभाजित करता है। हम एक टेंसर को एक स्केलर से भी विभाजित कर सकते हैं। एक टेंसर को समान या भिन्न आयाम वाले टेंसर द्वारा विभाजित किया

एक PyTorch टेंसर एक सुन्न सरणी की तरह है। अंतर केवल इतना है कि एक टेंसर संख्यात्मक गणना में तेजी लाने के लिए GPU का उपयोग करता है। माध्य एक टेंसर की गणना torch.mean() . का उपयोग करके की जाती है तरीका। यह इनपुट टेंसर में सभी तत्वों का माध्य मान लौटाता है। हम उपयुक्त अक्ष या मंद प्रदान करते हुए माध्य

PyTorch में टेंसर के तत्वों को सॉर्ट करने के लिए, हम टॉर्च.सॉर्ट () विधि का उपयोग कर सकते हैं। यह विधि दो टेंसर लौटाती है। पहला टेंसर तत्वों के क्रमबद्ध मूल्यों के साथ एक टेंसर है और दूसरा टेंसर मूल टेंसर में तत्वों के सूचकांकों का एक टेंसर है। हम पंक्ति-वार और स्तंभ-वार 2D टेंसर की गणना कर सकते हैं

PyTorch एक विधि प्रदान करता है torch.kthvalue() एक टेंसर के k-वें तत्व को खोजने के लिए। यह आरोही क्रम में छांटे गए टेंसर के k-वें तत्व का मान और मूल टेंसर में तत्व की अनुक्रमणिका देता है। torch.topk() विधि का उपयोग शीर्ष k तत्वों को खोजने के लिए किया जाता है। यह टेंसर में शीर्ष k या सबसे बड़ा k तत्

PyTorch में तत्व-वार दो टेंसरों की तुलना करने के लिए, हम torch.eq() का उपयोग करते हैं तरीका। यह संबंधित तत्वों की तुलना करता है और True . देता है यदि दो तत्व समान हैं, अन्यथा यह गलत . लौटाता है . हम समान या भिन्न आयामों वाले दो टेंसरों की तुलना कर सकते हैं, लेकिन दोनों टेंसरों का आकार गैर-सिंगलटन आ

RGB इमेज में तीन चैनल होते हैं, रेड, ग्रीन और ब्लू। हमें इन छवि चैनलों में छवि पिक्सेल मानों के माध्य की गणना करने की आवश्यकता है। इस उद्देश्य के लिए, हम torch.mean() . विधि का उपयोग करते हैं . लेकिन इस पद्धति का इनपुट पैरामीटर एक PyTorch टेंसर है। इसलिए, हम पहले इमेज को PyTorch टेंसर में बदलते हैं

एक टेंसर के हिस्टोग्राम की गणना torch.histc() . का उपयोग करके की जाती है . यह एक टेन्सर के रूप में दर्शाया गया हिस्टोग्राम देता है। इसमें चार पैरामीटर लगते हैं:इनपुट, बिन्स, मिनट और अधिकतम . यह तत्वों को मिनट . के बीच समान चौड़ाई वाले डिब्बे में सॉर्ट करता है और अधिकतम . यह मिनट . से छोटे तत्वों की

एक टेंसर को निचोड़ने के लिए, हम torch.squeeze() . का उपयोग करते हैं तरीका। यह इनपुट टेंसर के सभी आयामों के साथ एक नया टेंसर देता है लेकिन आकार 1 को हटा देता है। उदाहरण के लिए, यदि इनपुट टेंसर का आकार (एम 1 ☓ एन ☓ 1 ☓ पी) है, तो निचोड़ा हुआ टेंसर का आकार होगा ( एम ☓ एम ☓ पी)। एक टेंसर को अनस्क्वीज़

टेंसर के तत्वों की ज्या की गणना करने के लिए, हम torch.sin() का उपयोग करते हैं तरीका। यह मूल इनपुट टेंसर के तत्वों के साइन मानों के साथ एक नया टेंसर लौटाता है। यह एक टेंसर को इनपुट पैरामीटर के रूप में लेता है और एक टेंसर को आउटपुट करता है। कदम आवश्यक पुस्तकालय आयात करें। निम्नलिखित सभी पायथन उदाहर

एक PyTorch टेंसर समरूप है, अर्थात, एक टेंसर के सभी तत्व एक ही डेटा प्रकार के होते हैं। हम .dtype . का उपयोग करके एक टेंसर के डेटा प्रकार तक पहुंच सकते हैं टेंसर की विशेषता। यह टेंसर का डेटा प्रकार लौटाता है। कदम आवश्यक पुस्तकालय आयात करें। निम्नलिखित सभी पायथन उदाहरणों में, आवश्यक पायथन पुस्तकालय

PyTorch में एक टेंसर के तत्वों के लघुगणक की गणना करने के लिए, हम torch.log() का उपयोग करते हैं तरीका। यह मूल इनपुट टेंसर के तत्वों के प्राकृतिक लघुगणक मानों के साथ एक नया टेंसर लौटाता है। यह एक टेंसर को इनपुट पैरामीटर के रूप में लेता है और एक टेंसर को आउटपुट करता है। कदम आवश्यक पुस्तकालय आयात करे

सेलेनियम हेडलेस निष्पादन का समर्थन करता है। क्रोम ब्राउजर में, क्रोमऑप्शन क्लास की मदद से हेडलेस एक्जीक्यूशन को लागू किया जा सकता है। हमें इस वर्ग का एक ऑब्जेक्ट बनाना है और उसमें add_arguments मेथड लागू करना है। अंत में, इस विधि के लिए --हेडलेस पैरामीटर पास करें। आइए हम शीर्षक प्राप्त करें - ट्यूट

ऑटोमेशन स्क्रिप्ट में अन्य चरणों पर जाने से पहले वेबड्राइवर को एक विशिष्ट स्थिति की प्रतीक्षा करने का निर्देश देने के लिए एक स्पष्ट प्रतीक्षा लागू की जाती है। अपेक्षित_कंडीशन के साथ WebDriverWait वर्ग का उपयोग करके स्पष्ट प्रतीक्षा लागू की जाती है। अपेक्षित_कंडीशन्स क्लास में वेबड्राइवरवेट क्लास के

हम निम्नलिखित विधियों की सहायता से Python SciPy को स्थापित कर सकते हैं - वैज्ञानिक पायथन वितरण - विभिन्न वैज्ञानिक पायथन वितरण हैं जो सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले पैकेजों के साथ ही भाषा प्रदान करते हैं। इन वितरणों का उपयोग करने का लाभ यह है कि उन्हें कम कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है और लगभग

प्रदान किए गए डेटा फ़्रेम में प्रत्येक पंक्ति की रैंकिंग वाले कॉलम को जोड़ने के लिए जो हमें डेटा फ़्रेम को सॉर्ट करने और किसी विशेष तत्व की रैंक निर्धारित करने में मदद करेगा, उदाहरण के लिए - हमारा डेटाफ़्रेम नाम खेलने का समय (घंटों में) दर 0 ड्यूटी की कॉल 45 औसत से बेहतर 1 कुल ओवरडोज 46 अच्छा 2

टिंकर में, आप एक अलग ज्यामिति प्रबंधक का उपयोग करके एप्लिकेशन के जीयूआई को सेट कर सकते हैं। ग्रिड ज्यामिति प्रबंधक टिंकर में सबसे उपयोगी ज्यामिति प्रबंधकों में से एक है जिसका उपयोग 2D ज्यामिति फॉर्म का उपयोग करके एप्लिकेशन में विजेट स्थान सेट करने के लिए किया जाता है। ग्रिड ज्यामिति प्रबंधक के साथ,

यदि हम किसी ऐसे एप्लिकेशन में टेक्स्ट एडिटर लागू करना चाहते हैं जो मल्टीलाइन यूजर इनपुट स्वीकार कर सके, तो हम टिंकर टेक्स्ट का उपयोग कर सकते हैं। विजेट। पाठ टिंकर में विजेट आमतौर पर किसी एप्लिकेशन के लिए टेक्स्ट एडिटर बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, जहां हम टेक्स्ट लिख सकते हैं और एप्लिकेशन में एक

किसी एप्लिकेशन में किसी सेवा या सुविधा को लागू करने में एपीआई बेहद उपयोगी होते हैं। एपीआई सर्वर और क्लाइंट के बीच संबंध स्थापित करने में मदद करते हैं, इसलिए जब भी कोई क्लाइंट सर्वर को एपीआई विधियों में से किसी एक का उपयोग करके अनुरोध भेजता है, तो सर्वर क्लाइंट को एक स्टेटस कोड (एक सफल प्रतिक्रिया के

टिंकर कई अंतर्निर्मित विजेट प्रदान करता है जिनका उपयोग उच्च स्तरीय डेस्कटॉप एप्लिकेशन बनाने के लिए किया जा सकता है। लेबलफ्रेम विजेट उनमें से एक है, जो उपयोगकर्ताओं को एक लेबल वाला फ्रेम जोड़ने की अनुमति देता है। लेबल लेबलफ़्रेम . में एक अन्य विजेट है , जिसका उपयोग किसी फ़्रेम या किसी कंटेनर में टेक्

टिंकर में, अस्थिर विजेट का उपयोग पॉपअप मोडल विंडो बनाने के लिए किया जाता है। अस्थिर . द्वारा बनाई गई पॉपअप विंडो विंडो टिंकर एप्लिकेशन की डिफ़ॉल्ट विंडो के समान काम करती है। इसमें टेक्स्ट विजेट, बटन विजेट, कैनवास विजेट, फ्रेम, . जैसे विजेट हो सकते हैं आदि. ऊपरी स्तर . का आकार और स्थिति विंडो को पूर