Pytorch - column_stack
Ein Tensor ist ein mehrdimensionales Array, das zum Speichern von Daten verwendet wird. Um einen Tensor zu verwenden, müssen wir das Fackelmodul importieren.
Zum Erstellen eines Tensors ist die verwendete Methode Tensor ().
Syntax:
Fackel.Tensor (Daten)
Wobei Daten ein mehrdimensionales Array sind.
Fackel.column_stack ()
Fackel.column_stack () verbindet zwei oder mehr Tensoren horizontal.
Syntax:
Fackel.column_stack (Tensor_Object1, Tensor_Object2,…)
Parameter:
Es dauert zwei oder mehr Tensoren.
Beispiel 1:
In diesem Beispiel werden wir zwei eindimensionale Tensoren erstellen und sie horizontal mit Torch verbinden.column_stack ().
#import FackelmodulTaschenlampe importieren
#Create 2 Tensoren
Data1 = Fackel.Tensor ([10,20,40,50])
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([2,3,4,5])
#Anzeige
print ("tatsächliche Tensoren:")
Druck (Daten1)
Druck (Daten2)
#join zwei Tensoren
Druck ("gemeinsam Tensor:", Torch.column_stack ((data1, data2)))
Ausgang:
Tatsächliche Tensoren:Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Tensor beigetragen: Tensor ([[10, 2],
[20, 3],
[40, 4],
[50, 5]])
Zwei Tensoren werden horizontal verbunden…
Beispiel 2:
In diesem Beispiel werden wir fünf eindimensionale Tensoren erstellen und sie horizontal mit Taschenlampe verbinden.column_stack ().
#import FackelmodulTaschenlampe importieren
#Create 5 Tensoren
Data1 = Fackel.Tensor ([10,20,40,50])
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([2,3,4,5])
Data3 = Torch.Tensor ([12,45,67,89])
Data4 = Taschenlampe.Tensor ([100,32,45,67])
Data5 = Fackel.Tensor ([120.456,1,1])
#Anzeige
print ("tatsächliche Tensoren:")
Druck (Daten1)
Druck (Daten2)
drucken (Daten3)
Druck (Daten4)
Druck (Daten5)
#join fünf Tensoren
Druck ("gemeinsam Tensor:", Torch.column_stack ((data1, data2, data3, data4, data5)))
Ausgang:
Tatsächliche Tensoren:Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Tensor ([12, 45, 67, 89])
Tensor ([100, 32, 45, 67])
Tensor ([120, 456, 1, 1])
Tensor beigetreten: Tensor ([[10, 2, 12, 100, 120],
[20, 3, 45, 32, 456],
[40, 4, 67, 45, 1],
[50, 5, 89, 67, 1]])
Fünf Tensoren werden horizontal verbunden.
Beispiel 3:
In diesem Beispiel werden wir fünf zweidimensionale Tensoren erstellen und sie horizontal mit Taschenlampe verbinden.column_stack ().
#import FackelmodulTaschenlampe importieren
#create 5 Tensoren mit jeweils 2 Dimensionen
Data1 = Fackel.Tensor ([[10,20,40,50], [1,2,3,4]])
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([[2,3,4,5], [20,70,89,0]])
Data3 = Torch.Tensor ([[12,4,5,6], [56,34,56,787]])
Data4 = Taschenlampe.Tensor ([[100,1,2,3], [67,87,6,78]])
Data5 = Fackel.Tensor ([[120,33,56,78], [45,56,78,6]])
#Anzeige
print ("tatsächliche Tensoren:")
Druck (Daten1)
Druck (Daten2)
drucken (Daten3)
Druck (Daten4)
Druck (Daten5)
#join fünf Tensoren
Druck ("gemeinsam Tensor:", Torch.column_stack ((data1, data2, data3, data4, data5)))
Ausgang:
Tatsächliche Tensoren:Tensor ([[10, 20, 40, 50],
[1, 2, 3, 4]])
Tensor ([[2, 3, 4, 5],
[20, 70, 89, 0]])
Tensor ([[12, 4, 5, 6],
[56, 34, 56, 787]])
Tensor ([[100, 1, 2, 3],
[67, 87, 6, 78]])
Tensor ([[120, 33, 56, 78],
[45, 56, 78, 6]])
Tensor beigetreten: Tensor ([[10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 4, 5, 6, 100, 1,
2, 3, 120, 33, 56, 78],
[1, 2, 3, 4, 20, 70, 89, 0, 56, 34, 56, 787, 67, 87,
6, 78, 45, 56, 78, 6]]))
Fünf Tensoren werden horizontal verbunden.
Arbeiten Sie mit CPU
Wenn Sie auf der CPU eine Funktion Column_Stack () ausführen möchten, müssen wir einen Tensor mit einer CPU () -Funktion erstellen. Dies wird auf einer CPU -Maschine ausgeführt.
Zu diesem Zeitpunkt können wir beim Erstellen eines Tensors die CPU () -Funktion verwenden.
Syntax:
Fackel.Tensor (Daten).Zentralprozessor()
Beispiel 1:
In diesem Beispiel werden wir zwei eindimensionale Tensoren an der CPU erstellen und sie horizontal mit Taschenlampe verbinden.column_stack ().
#import FackelmodulTaschenlampe importieren
#Create 2 Tensoren
Data1 = Fackel.Tensor ([10,20,40,50]).Zentralprozessor()
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([2,3,4,5]).Zentralprozessor()
#Anzeige
print ("tatsächliche Tensoren:")
Druck (Daten1)
Druck (Daten2)
#join zwei Tensoren
Druck ("gemeinsam Tensor:", Torch.column_stack ((data1, data2)))
Ausgang:
Tatsächliche Tensoren:Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Tensor beigetragen: Tensor ([[10, 2],
[20, 3],
[40, 4],
[50, 5]])
Zwei Tensoren werden horizontal verbunden.
Beispiel 2:
In diesem Beispiel werden wir fünf eindimensionale Tensoren an der CPU erstellen und sie horizontal mit Taschenlampe verbinden.column_stack ().
#import FackelmodulTaschenlampe importieren
#Create 5 Tensoren
Data1 = Fackel.Tensor ([10,20,40,50]).Zentralprozessor()
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([2,3,4,5]).Zentralprozessor()
Data3 = Torch.Tensor ([12,45,67,89]).Zentralprozessor()
Data4 = Taschenlampe.Tensor ([100,32,45,67]).Zentralprozessor()
Data5 = Fackel.Tensor ([120.456,1,1]).Zentralprozessor()
#Anzeige
Druck („tatsächliche Tensoren:“)
Druck (Daten1)
Druck (Daten2)
drucken (Daten3)
Druck (Daten4)
Druck (Daten5)
#join fünf Tensoren
Druck (“beigetragen Tensor:„, Torch.column_stack ((data1, data2, data3, data4, data5)))
Ausgang:
Tatsächliche Tensoren:Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Tensor ([12, 45, 67, 89])
Tensor ([100, 32, 45, 67])
Tensor ([120, 456, 1, 1])
Tensor beigetreten: Tensor ([[10, 2, 12, 100, 120],
[20, 3, 45, 32, 456],
[40, 4, 67, 45, 1],
[50, 5, 89, 67, 1]])
Fünf Tensoren werden horizontal verbunden.
Beispiel 3:
In diesem Beispiel werden wir fünf zweidimensionale Tensoren an der CPU erstellen und dann horizontal mit Taschenlampe verbinden.column_stack ().
#import FackelmodulTaschenlampe importieren
#create 5 Tensoren mit jeweils 2 Dimensionen
Data1 = Fackel.Tensor ([[10,20,40,50], [1,2,3,4]]).Zentralprozessor()
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([[2,3,4,5], [20,70,89,0]]).Zentralprozessor()
Data3 = Torch.Tensor ([[12,4,5,6], [56,34,56,787]]).Zentralprozessor()
Data4 = Taschenlampe.Tensor ([[100,1,2,3], [67,87,6,78]]).Zentralprozessor()
Data5 = Fackel.Tensor ([[120,33,56,78], [45,56,78,6]]).Zentralprozessor()
#Anzeige
print ("tatsächliche Tensoren:")
Druck (Daten1)
Druck (Daten2)
drucken (Daten3)
Druck (Daten4)
Druck (Daten5)
#join fünf Tensoren
Druck ("gemeinsam Tensor:", Torch.column_stack ((data1, data2, data3, data4, data5)))
Ausgang:
Tatsächliche Tensoren:Tensor ([[10, 20, 40, 50],
[1, 2, 3, 4]])
Tensor ([[2, 3, 4, 5],
[20, 70, 89, 0]])
Tensor ([[12, 4, 5, 6],
[56, 34, 56, 787]])
Tensor ([[100, 1, 2, 3],
[67, 87, 6, 78]])
Tensor ([[120, 33, 56, 78],
[45, 56, 78, 6]])
Tensor beigetreten: Tensor ([[10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 4, 5, 6, 100, 1,
2, 3, 120, 33, 56, 78],
[1, 2, 3, 4, 20, 70, 89, 0, 56, 34, 56, 787, 67, 87,
6, 78, 45, 56, 78, 6]]))
Fünf Tensoren werden horizontal verbunden.
Abschluss
Wir haben gesehen, wie man zwei oder mehr Tensoren horizontal in Pytorch mit der Funktion Column_Stack () verbindet. In diesem Artikel haben wir mehrere Beispiele implementiert, um einen und zweidimensionalen Tensoren beizutragen und auch Column_Stack () in der CPU mit der Funktion cpu () implementieren.