torcia.Eq e torcia.NE funzioni in Pytorch

In questo tutorial di Pytorch, impareremo come eseguire operazioni di confronto usando la torcia.Eq () e torcia.Metodi ne () in Pytorch.

Pytorch è un framework open source disponibile con un linguaggio di programmazione Python. Possiamo elaborare i dati in Pytorch sotto forma di tensore.

Un tensore è un array multidimensionale utilizzato per archiviare i dati. Per l'utilizzo di un tensore, dobbiamo importare il modulo Torch.

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

Sintassi

torcia.tensore (dati)

Dove i dati sono un array multidimensionale.

torcia.funzione eq ()

IL torcia.L'EQ () in Pytorch viene utilizzato per confrontare tutti gli elementi in due tensori. Se entrambi gli elementi in un tensore sono uguali, restituirà vero. Altrimenti viene restituito falso. Ci vorrebbero due parametri.

Sintassi

torcia.EQ (tensor_object1, tensor_object2)

Parametri

1. tensor_object1 è il primo tensore
2. tensor_object2 è il secondo tensore

Ritorno
Restituirà un tensore con i valori booleani.

Esempio 1
In questo esempio, creeremo tensori monodimensionali: data1 e data2 con 5 valori numerici per eseguire l'EQ ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D - Data1 con 5 valori numerici
data1 = torcia.Tensor ([0,45,67,0,23])
#Crea un tensore 1D - data2 con 5 valori numerici
data2 = torcia.Tensor ([0,0,55,78,23])
#Schermo
Stampa ("Primo tensore:", data1)
Stampa ("Secondo tensore:", data2)
#eq () su data1 e data2
Stampa ("Confronta due tensori:", Torcia.EQ (data1, data2))

Produzione

Primo tensore: tensore ([0, 45, 67, 0, 23])
Secondo tensore: tensore ([0, 0, 55, 78, 23])
Confronta due tensori: tensore ([vero, falso, falso, falso, vero])

Lavorando

1. 0 uguale a 0 - vero
2. 45 uguale a 0 - falso
3. 67 uguale a 55 - falso
4. 0 uguale a78 - falso
5. 23 pari a 23 - vero

Esempio 2
In questo esempio, creeremo tensori bidimensionali: data1 e data2 con 5 valori numerici ciascuno in una riga ed eseguire l'EQ ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]))
#Crea un tensore 2D - data2 con 5 valori numerici in ogni riga
data2 = torcia.tensore ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])
#Schermo
Stampa ("Primo tensore:", data1)
Stampa ("Secondo tensore:", data2)
#eq () su data1 e data2
Stampa ("Confronta due tensori:", Torcia.EQ (data1, data2))

Produzione

Primo tensore: tensore ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Secondo tensore: tensore ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Confronta due tensori: tensore ([[falso, false, false, false, false],
[Falso, falso, false, vero, falso]])

Lavorando

1. 23 pari a 0 - falso, 12 uguale a 10 - false
2. 45 uguale a 0 - falso, 21 pari a 20 - false
3. 67 uguale a 55 - falso, 34 uguale a 44 - false
4. 0 uguale a78 - falso, 56 uguale a 56 - vero
5. 0 uguale a 23 - falso, 78 uguale a 0 - false

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

Quando crei un tensore, possiamo usare la funzione CPU () in questo momento.

Sintassi

torcia.tensore (dati).processore()

Esempio

In questo esempio, creeremo tensori bidimensionali: data1 e data2 con 5 valori numerici ciascuno in riga ed eseguire EQ ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])).processore()
#Crea un tensore 2D - data2 con 5 valori numerici in ogni riga
data2 = torcia.tensore ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]).processore()
#Schermo
Stampa ("Primo tensore:", data1)
Stampa ("Secondo tensore:", data2)
#eq () su data1 e data2
Stampa ("Confronta due tensori:", Torcia.EQ (data1, data2))

Produzione

Primo tensore: tensore ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Secondo tensore: tensore ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Confronta due tensori: tensore ([[falso, false, false, false, false],
[Falso, falso, false, vero, falso]])

Lavorando

1. 23 pari a 0 - falso, 12 uguale a 10 - false
2. 45 uguale a 0 - falso, 21 pari a 20 - false
3. 67 uguale a 55 - falso, 34 uguale a 44 - false
4. 0 uguale a78 - falso, 56 uguale a 56 - vero
5. 0 uguale a 23 - falso, 78 uguale a 0 - false

torcia.funzione ne ()

IL torcia.ne () in Pytorch viene utilizzato per confrontare tutti gli elementi in due tensori. Se entrambi gli elementi in un tensore non sono uguali, restituirà vero. Altrimenti viene restituito falso. Ci vorrebbero due parametri.

Sintassi

torcia.NE (tensor_object1, tensor_object2)

Parametri

1. tensor_object1 è il primo tensore
2. tensor_object2 è il secondo tensore

Ritorno
Restituirà un tensore con i valori booleani.

Esempio 1
In questo esempio, creeremo tensori monodimensionali: data1 e data2 con 5 valori numerici per eseguire NE ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 1D - Data1 con 5 valori numerici
data1 = torcia.Tensor ([0,45,67,0,23])
#Crea un tensore 1D - data2 con 5 valori numerici
data2 = torcia.Tensor ([0,0,55,78,23])
#Schermo
Stampa ("Primo tensore:", data1)
Stampa ("Secondo tensore:", data2)
#ne () su data1 e data2
Stampa ("Confronta due tensori:", Torcia.NE (data1, data2))

Produzione

Primo tensore: tensore ([0, 45, 67, 0, 23])
Secondo tensore: tensore ([0, 0, 55, 78, 23])
Confronta due tensori: tensore ([falso, vero, vero, vero, falso])

Lavorando

1. 0 Non uguale a 0 - falso
2. 45 non uguale a 0 - vero
3. 67 non uguale a 55 - vero
4. 0 Non uguale a78 - vero
5. 23 Non uguale a 23 - Falso

Esempio 2
In questo esempio, creeremo tensori bidimensionali: data1 e data2, con 5 valori numerici ciascuno in una riga ed eseguire ne ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]))
#Crea un tensore 2D - data2 con 5 valori numerici in ogni riga
data2 = torcia.tensore ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])
#Schermo
Stampa ("Primo tensore:", data1)
Stampa ("Secondo tensore:", data2)
#ne () su data1 e data2
Stampa ("Confronta due tensori:", Torcia.NE (data1, data2))

Produzione

Primo tensore: tensore ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Secondo tensore: tensore ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Confronta due tensori: tensore ([[vero, vero, vero, vero, vero],
[Vero, vero, vero, falso, vero]])

Lavorando

1. 23 non uguale a 0 - vero, 12 non uguale a 10 - vero
2. 45 non uguale a 0 - vero, 21 non uguale a 20 - vero
3. 67 non uguale a 55 - vero, 34 non uguale a 44 - vero
4. 0 Non uguale a78 - true, 56 non uguale a 56 - false
5. 0 Non uguale a 23 - vero, 78 non uguale a 0 - vero

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

Quando stiamo creando un tensore, in questo momento, possiamo usare la funzione CPU ().

Sintassi

torcia.tensore (dati).processore()

Esempio
In questo esempio, creeremo tensori bidimensionali: data1 e data2 con 5 valori numerici ciascuno in riga ed eseguire ne ().

Modulo Torcia #IMport
Torcia di importazione
#Crea un tensore 2D - Data1 con 5 valori numerici in ogni riga
data1 = torcia.tensore ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])).processore()
#Crea un tensore 2D - data2 con 5 valori numerici in ogni riga
data2 = torcia.tensore ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]).processore()
#Schermo
Stampa ("Primo tensore:", data1)
Stampa ("Secondo tensore:", data2)
#ne () su data1 e data2
Stampa ("Confronta due tensori:", Torcia.NE (data1, data2))

Produzione

Primo tensore: tensore ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Secondo tensore: tensore ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Confronta due tensori: tensore ([[vero, vero, vero, vero, vero],
[Vero, vero, vero, falso, vero]])

Lavorando

1. 23 non uguale a 0 - vero, 12 non uguale a 10 - vero
2. 45 non uguale a 0 - vero, 21 non uguale a 20 - vero
3. 67 non uguale a 55 - vero, 34 non uguale a 44 - vero
4. 0 Non uguale a78 - true, 56 non uguale a 56 - false
5. 0 Non uguale a 23 - vero, 78 non uguale a 0 - vero

Conclusione

In questa lezione di Pytorch, abbiamo discusso della torcia.Eq () e torcia.ne (). Entrambi sono funzioni di confronto utilizzate per confrontare gli elementi in due tensori. In torcia.Eq (), se entrambi gli elementi in un tensore sono uguali, restituirà vero. Altrimenti viene restituito falso. La torcia.ne () viene utilizzato per confrontare tutti gli elementi in due tensori. Se entrambi gli elementi in un tensore non sono uguali, restituirà vero. Altrimenti viene restituito falso. Abbiamo anche discusso di queste funzioni che funzioneranno su una CPU.