torcia.LT e torcia.Le funzioni in Pytorch

In questo tutorial di Pytorch, vedremo come eseguire operazioni di confronto usando la torcia.lt () e torcia.Metodo Le () 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 lt ()

La torcia.La funzione LT () in Pytorch viene utilizzata per confrontare tutti gli elementi in due tensori (meno di). Restituisce vero se l'elemento nel primo tensore è inferiore all'elemento nel secondo tensore e restituisce falso se l'elemento nel primo tensore non è inferiore all'elemento nel secondo tensore. Ci vogliono due parametri.

Sintassi:

torcia.LT (tensor_object1, tensor_object2)

Parametri:

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

Ritorno:
Restituirà un tensore con valori booleani.

Esempio 1

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

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)
#lt () su data1 e data2
Stampa ("Elementi nel primo tensore sono inferiori agli elementi nel secondo tensore? : ", torcia.LT (data1, data2))

Produzione:

Primo tensore: tensore ([0, 45, 67, 0, 23])
Secondo tensore: tensore ([0, 0, 55, 78, 23])

Sono gli elementi nel primo tensore inferiore agli elementi nel secondo tensore?: tensore ([falso, falso, false, vero, falso])

Lavorando:

1. 0 meno di 0 - falso
2. 45 Meno di 0 - Falso
3. 67 Meno di 55 - Falso
4. 0 meno di 78 - vero
5. 23 Meno di 23 - Falso

Esempio 2

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

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)
#lt () su data1 e data2
Stampa ("Elementi nel primo tensore sono inferiori agli elementi nel secondo tensore? : ", torcia.LT (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]])

Sono gli elementi nel primo tensore inferiore agli elementi nel secondo tensore?: tensore ([[falso, false, false, vero, vero],

[Falso, falso, vero, falso, false]])

Lavorando:

1. 23 meno di 0 - falso, 12 meno di 10 - falso
2. 45 meno di 0 - falso, 21 meno di 20 - falso
3. 67 meno di 55 - falso, 34 meno di 44 - vero
4. 0 meno di 78 - vero, 56 meno di 56 - falso
5. 0 meno di 23 - vero, 78 in meno di 0 - falso

Lavorare con la CPU

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

Quando stiamo creando un tensore, 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 una riga ed eseguire LT ().

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)
#lt () su data1 e data2
Stampa ("Elementi nel primo tensore sono inferiori agli elementi nel secondo tensore? : ", torcia.LT (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]])

Sono gli elementi nel primo tensore inferiore agli elementi nel secondo tensore?: tensore ([[falso, false, false, vero, vero],

[Falso, falso, vero, falso, false]])

Lavorando:

1. 23 meno di 0 - falso, 12 meno di 10 - falso
2. 45 meno di 0 - falso, 21 meno di 20 - falso
3. 67 meno di 55 - falso, 34 meno di 44 - vero
4. 0 meno di 78 - vero, 56 meno di 56 - falso
5. 0 meno di 23 - vero, 78 in meno di 0 - falso

torcia.Le () funzione

La torcia.La funzione Le () in Pytorch viene utilizzata per confrontare tutti gli elementi in due tensori (minore o uguale a ). Restituisce vero se l'elemento nel primo tensore è inferiore o uguale all'elemento nel secondo tensore e restituisce falso se l'elemento nel primo tensore non è né inferiore a né uguale all'elemento nel secondo tensore. Ci vogliono due parametri.

Sintassi:

torcia.Le (tensor_object1, tensor_object2)

Parametri:

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

Ritorno:
Restituirà un tensore con valori booleani.

Esempio 1

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

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)
#le () su data1 e data2
Stampa ("Elementi nel primo tensore sono inferiori o uguali agli elementi nel secondo tensore? : ", torcia.Le (data1, data2))

Produzione:

Primo tensore: tensore ([0, 45, 67, 0, 23])
Secondo tensore: tensore ([0, 0, 55, 78, 23])

Sono gli elementi nel primo tensore inferiore o uguale agli elementi nel secondo tensore?: tensore ([vero, falso, falso, vero, vero])

Lavorando:

1. 0 meno o uguale a 0 - vero
2. 45 meno o uguale a 0 - falso
3. 67 meno o uguale a 55 - falso
4. 0 meno o uguale a 78 - vero
5. 23 meno o uguale a 23 - vero

Esempio 2

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

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)
#le () su data1 e data2
Stampa ("Elementi nel primo tensore sono inferiori o uguali agli elementi nel secondo tensore? : ", torcia.Le (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]])

Sono gli elementi nel primo tensore inferiore o uguale agli elementi nel secondo tensore?: tensore ([[falso, false, false, vero, vero],

[Falso, false, vero, vero, falso]])

Lavorando:

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

Lavorare con la CPU

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

Quando stiamo creando un tensore, 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 una riga ed eseguire Le ().

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)
#le () su data1 e data2
Stampa ("Elementi nel primo tensore sono inferiori o uguali agli elementi nel secondo tensore? : ", torcia.Le (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]])

Sono gli elementi nel primo tensore inferiore o uguale agli elementi nel secondo tensore?: tensore ([[falso, false, false, vero, vero],

[Falso, false, vero, vero, falso]])

Lavorando:

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

Conclusione

In questa lezione di Pytorch, abbiamo discusso della torcia.lt () e torcia.le (). Entrambi sono funzioni di confronto utilizzate per confrontare gli elementi in due tensori. La torcia.La funzione LT () confronta tutti gli elementi in due tensori (meno di). Restituisce vero se l'elemento nel primo tensore è inferiore all'elemento nel secondo tensore e falso se l'elemento nel primo tensore non è inferiore all'elemento nel secondo tensore.

La torcia.Le () funzione restituisce vera se l'elemento nel primo tensore è inferiore o uguale all'elemento nel secondo tensore e restituisce falso se l'elemento nel primo tensore non è né inferiore a né uguale all'elemento nel secondo tensore. Abbiamo anche discusso di queste funzioni che funzioneranno sulla CPU.