Pytorch -Hstack

Pytorch è un framework open source per il linguaggio di programmazione Python.

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

Per creare un tensore, il metodo utilizzato è tensore ()

Sintassi:
torcia.tensore (dati)

Dove i dati sono un array multidimensionale.

torcia.Hstack ()

torcia.Hstack () si unisce a due o più tensori in orizzontale,

Sintassi:
torcia.Hstack (tensor_object1, tensor_object2,…)

Parametro:
Ci vogliono due o più tensori.

Esempio 1:
In questo esempio, creeremo due tensori monodimensionali e ci uniremo a loro usando una torcia.Hstack ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea 2 tensori
data1 = torcia.Tensor ([10,20,40,50])
data2 = torcia.tensore ([2,3,4,5])
#Schermo
Stampa ("Tensori reali:")
Stampa (Data1)
Stampa (data2)
#Join due tensori
Print ("Uned Tensor:", Torch.Hstack ((data1, data2)))

Produzione:

Tensori reali:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
tensore ([2, 3, 4, 5])
TENSOR UNIMI: TENSOR ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5])
Due tensori si sono uniti orizzontalmente.

Esempio 2:
In questo esempio, creeremo cinque tensori unidimensionali e ci uniremo a loro usando una torcia.Hstack ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea 5 tensori
data1 = torcia.Tensor ([10,20,40,50])
data2 = torcia.tensore ([2,3,4,5])
data3 = torcia.Tensor ([12])
data4 = torcia.Tensor ([100])
data5 = torcia.tensore ([120.456])
#Schermo
Stampa ("Tensori reali:")
Stampa (Data1)
Stampa (data2)
Stampa (data3)
Stampa (data4)
Stampa (data5)
#Join cinque tensori
Print ("Uned Tensor:", Torch.Hstack ((data1, data2, data3, data4, data5)))

Produzione:

Tensori reali:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
tensore ([2, 3, 4, 5])
Tensor ([12])
Tensor ([100])
Tensor ([120, 456])
TENSOR UNIMI: TENSOR ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120, 456])

Cinque tensori sono uniti in orizzontale.

Esempio 3:
In questo esempio, creeremo cinque tensori bidimensionali e ci uniremo a loro usando una torcia.Hstack ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea 5 tensori con 2 dimensioni ciascuno
data1 = torcia.tensore ([[10,20,40,50], [1,2,3,4]])
data2 = torcia.tensore ([[2,3,4,5], [20,70,89,0]])
data3 = torcia.tensore ([[12], [56]])
data4 = torcia.tensore ([[100], [67]])
data5 = torcia.tensore ([[120], [456]])
#Schermo
Stampa ("Tensori reali:")
Stampa (Data1)
Stampa (data2)
Stampa (data3)
Stampa (data4)
Stampa (data5)
#Join cinque tensori
Print ("Uned Tensor:", Torch.Hstack ((data1, data2, data3, data4, data5)))

Produzione:

Tensori reali:
Tensor ([[10, 20, 40, 50],
[1, 2, 3, 4]])
tensore ([[2, 3, 4, 5],
[20, 70, 89, 0]])
tensore ([[12],
[56]])
tensore ([[100],
[67]])
Tensor ([[120],
[456]])
TENSOR NETTO UNIMI: TENSOR ([[10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120],
[1, 2, 3, 4, 20, 70, 89, 0, 56, 67, 456]])

Cinque tensori sono uniti in orizzontale.

Lavorare con la CPU

Se si desidera eseguire una funzione Hstack () sulla CPU, allora dobbiamo creare un tensore con una funzione CPU (). Questo funzionerà su una macchina CPU.

Al momento, quando stiamo creando un tensore, possiamo usare la funzione CPU ().

Sintassi:
torcia.tensore (dati).processore()

Esempio 1:
In questo esempio, creeremo due tensori unidimensionali sulla CPU e ci uniremo a loro usando una torcia.Hstack ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea 2 tensori
data1 = torcia.Tensor ([10,20,40,50].processore()
data2 = torcia.Tensor ([2,3,4,5].processore()
#Schermo
Stampa ("Tensori reali:")
Stampa (Data1)
Stampa (data2)
#Join due tensori
Print ("Uned Tensor:", Torch.Hstack ((data1, data2)))

Produzione:

Tensori reali:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
tensore ([2, 3, 4, 5])
TENSOR UNIMI: TENSOR ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5])

Due tensori sono uniti in orizzontale.

Esempio 2:

In questo esempio, creeremo cinque tensori unidimensionali sulla CPU e ci uniremo a loro usando una torcia.Hstack ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea 5 tensori
data1 = torcia.Tensor ([10,20,40,50]).processore()
data2 = torcia.tensore ([2,3,4,5]).processore()
data3 = torcia.Tensor ([12]).processore()
data4 = torcia.Tensor ([100]).processore()
data5 = torcia.tensore ([120.456]).processore()
#Schermo
Stampa ("Tensori reali:")
Stampa (Data1)
Stampa (data2)
Stampa (data3)
Stampa (data4)
Stampa (data5)
#Join cinque tensori
Print ("Uned Tensor:", Torch.Hstack ((data1, data2, data3, data4, data5)))

Produzione:

Tensori reali:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
tensore ([2, 3, 4, 5])
Tensor ([12])
Tensor ([100])
Tensor ([120, 456])
TENSOR UNIMI: TENSOR ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120, 456])

Cinque tensori sono uniti in orizzontale.

Esempio 3:
In questo esempio, creeremo cinque tensori bidimensionali sulla CPU e ci uniremo a loro usando una torcia.Hstack ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea 5 tensori con 2 dimensioni ciascuno
data1 = torcia.tensore ([[10,20,40,50], [1,2,3,4]]).processore()
data2 = torcia.tensore ([[2,3,4,5], [20,70,89,0]]).processore()
data3 = torcia.tensore ([[12], [56]]).processore()
data4 = torcia.tensore ([[100], [67]]).processore()
data5 = torcia.tensore ([[120], [456]]).processore()
#Schermo
Stampa ("Tensori reali:")
Stampa (Data1)
Stampa (data2)
Stampa (data3)
Stampa (data4)
Stampa (data5)
#Join cinque tensori
Print ("Uned Tensor:", Torch.Hstack ((data1, data2, data3, data4, data5)))

Produzione:

Tensori reali:
Tensor ([[10, 20, 40, 50],
[1, 2, 3, 4]])
tensore ([[2, 3, 4, 5],
[20, 70, 89, 0]])
tensore ([[12],
[56]])
tensore ([[100],
[67]])
Tensor ([[120],
[456]])
TENSOR NETTO UNIMI: TENSOR ([[10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120],
[1, 2, 3, 4, 20, 70, 89, 0, 56, 67, 456]])

Cinque tensori sono uniti in orizzontale.

Conclusione

Abbiamo visto come unirci a due o più tensori orizzontalmente in Pytorch usando la funzione Hstack (). In questo articolo, abbiamo implementato diversi esempi per unire i tensori a due e due dimensioni e implementato anche Hstack () sulla CPU usando la funzione CPU ().