Come se l'oggetto è un tensore di Pytorch e restituire i metadati di un tensore a Pytorch?

“In questo tutorial di Pytorch, vedremo come ottenere le informazioni dal tensore dato a Pytorch.

Pytorch è un framework open source disponibile con un linguaggio di programmazione Python.

Un tensore è un array multidimensionale utilizzato per archiviare i dati. Quindi, per usare un tensore, dobbiamo importare il modulo Torcia.

È possibile verificare se l'oggetto dato è un tensore o meno.

torcia.is_tensor () viene utilizzato per verificare se l'oggetto dato è tensore o no.

Se l'oggetto è un tensore, restituirà vero altrimenti, falso."

Sintassi:

torcia.is_tensor (oggetto)

Parametro:

L'oggetto si riferisce alla raccolta di dati.

Esempio 1

Qui creeremo un tensore con 5 elementi e verificheremo se è un tensore o no.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D con 5 elementi
data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,0,0])
#Check se Data1 è tensore o no
Stampa (torcia.is_tensor (data1))

Produzione:

VERO

Possiamo vedere che l'oggetto dato è un tensore. Quindi è tornato vero.

Esempio 2

Creiamo un elenco con 5 elementi e verifichiamo se è tensore o no.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un elenco con 5 elementi
Data1 = [23,45,67,0,0]
#Check se Data1 è tensore o no
Stampa (torcia.is_tensor (data1))

Produzione:

Falso

È tornato falso.

Ora vedremo come restituire i metadati di un tensore.

I metadati spiega la struttura del tensore e gli elementi presenti nel vettore.

torcia.misurare()

torcia.size () restituisce il numero totale di elementi presenti in un tensore.

Sintassi:

tensor_object.misurare()

Dove tensor_object è il tensore.

Non ci vogliono parametri.

Esempio 1

Creiamo un tensore 1D e una dimensione di ritorno.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D con 5 elementi
data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,0,0])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#TENSOR TENSOR Dimensione
Stampa ("Dimensione:", Data1.misurare())

Produzione:

Tensor: tensore ([23, 45, 67, 0, 0])
Dimensione: torcia.Dimensione ([5])

Possiamo vedere che 5 viene restituito poiché ci sono 5 elementi nel tensore sopra.

Esempio 2

Creiamo un tensore 2D e una dimensione di ritorno.

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D con 5 elementi in ogni riga
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#TENSOR TENSOR Dimensione
Stampa ("Dimensione:", Data1.misurare())

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Dimensione: torcia.Dimensione ([2, 5])

Possiamo vedere che 2,5 vengono restituiti e rappresenta 2 righe e 5 colonne.

torcia.forma

torcia.Shape () restituisce la forma di un tensore.

Sintassi:

tensor_object.forma

Dove tensor_object è il tensore.

Non ci vogliono parametri.

Esempio 1

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D con 5 elementi
data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,0,0])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#Tensore di TENSOR
Print ("Shape:", Data1.forma)

Produzione:

Tensor: tensore ([23, 45, 67, 0, 0])
Forma: torcia.Dimensione ([5])

Possiamo vedere che 5 viene restituito poiché ci sono 5 elementi nel tensore sopra.

Esempio 2

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D con 5 elementi in ogni riga
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#Tensore di TENSOR
Print ("Shape:", Data1.forma)

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Forma: torcia.Dimensione ([2, 5])

Possiamo vedere che 2,5 vengono restituiti e rappresenta 2 righe e 5 colonne.

torcia.numel ()

torcia.numel () restituisce il numero totale di elementi presenti in un tensore.

Sintassi:

tensor_object.numel ()

Dove tensor_object è il tensore.

Non ci vogliono parametri.

Esempio 1

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D con 5 elementi
data1 = torcia.Tensor ([23,45,67,0,0])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#return Numero totale di elementi in tensore
Stampa ("Elementi totali:", Data1.numel ())

Produzione:

Tensor: tensore ([23, 45, 67, 0, 0])
Elementi totali: 5

Possiamo vedere che 5 viene restituito poiché ci sono 5 elementi nel tensore sopra.

Esempio 2

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D con 5 elementi in ogni riga
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]])
#Schermo
print ("tensore:", data1)
#return Numero totale di elementi in tensore
Stampa ("Elementi totali:", Data1.numel ())

Produzione:

Tensor: tensore ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Elementi totali: 10

Possiamo vedere che 10 viene restituito poiché ci sono un totale di 10 elementi presenti nel tensore.

Conclusione

In questa lezione di Pytorch, abbiamo visto come verificare se l'oggetto dato è tensore o non utilizza la funzione IS_tensor (). Per restituire i metadati, abbiamo usato le dimensioni () e i metodi di forma per restituire le dimensioni e la forma del tensore dato.