Pytorch - count_nonzero

Pytorch ist ein Open-Source-Framework für die Python-Programmiersprache.

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.count_nonzero ()

Fackel.count_nonzero () wird verwendet, um die Gesamtzahl der im Tensor vorhandenen Elemente ungleich Null zurückzusetzen. Es dauert zwei Parameter.

Syntax:
Fackel.count_nonzero (Tensor_Object, Dim)

Parameter:

1. Der Tensor ist der Eingangs -Tensor.
2. Dim ist, die Dimension zu reduzieren. Dim = 0 gibt den Spaltenvergleich an, der die Gesamtsumme von Nicht-Ziers entlang einer Spalte erhält, und DIM = 1 gibt einen Zeilenvergleich an, der die Gesamtsumme von Nicht-Ziers entlang der Zeile erhält.

Beispiel 1:

In diesem Beispiel werden wir einen Tensor mit zwei Dimensionen erstellen, die zwei Zeilen und zwei Spalten haben und count_nonzero () auf den Zeilen anwenden.

#Lassen Sie uns das Taschenmodul importieren
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (3 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Tensor ([0,0], [1,0]])
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#GET -ZUGEN VON NONNOS DINGEN Zeilen
drucken („Gesamtzahl der Nicht -Nullen über Zeilen:“)
Druck (Taschenlampe.count_nonzero (Daten, Dim = 1))

Ausgang:

Tensor ([[0, 0],
[1, 0]])
Gesamtzahl der Nicht -Nullen über Zeilen:
Tensor ([0, 1])

Wir können sehen, dass die Gesamtzahl der Nicht -Zieros in der ersten Reihe 0 beträgt und in der zweiten Reihe 1 ist.

Beispiel 2:

In diesem Beispiel erstellen wir einen Tensor mit zwei Dimensionen mit zwei Zeilen und zwei Spalten und anwenden count_nonzero () auf den Spalten.

#Lassen Sie uns das Taschenmodul importieren
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (3 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Tensor ([0,0], [1,0]])
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#GET -ZUGEN VON NONNOS DIND -Spalten
drucken („Gesamtzahl der Nicht -Nullen über Spalten hinweg:“)
Druck (Taschenlampe.count_nonzero (Daten, Dim = 0))

Ausgang:

Tensor ([[0, 0],
[1, 0]])
Gesamtzahl der Nicht -Nullen über Spalten hinweg:
Tensor ([1, 0])

Wir können sehen, dass die Gesamtzahl der Nicht -Zieros in der ersten Spalte 1 beträgt und in der zweiten Spalte 0 beträgt.

Arbeiten Sie mit CPU

Wenn Sie die Funktion count_nonZero () auf der CPU 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 erstellen wir einen Tensor mit zwei Dimensionen auf der CPU mit zwei Zeilen und zwei Spalten und anwenden Count_Nonzero () auf Zeilen.

#Lassen Sie uns das Taschenmodul importieren
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (3 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Tensor ([0,0], [1,0]]).Zentralprozessor()
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#GET -ZUGEN VON NONNOS DINGEN Zeilen
print ("Gesamtzahl der Nicht -Nullen über Zeilen:")
Druck (Taschenlampe.count_nonzero (Daten, Dim = 1))

Ausgang:

Tensor ([[0, 0],
[1, 0]])
Gesamtzahl der Nicht -Nullen über Zeilen:
Tensor ([0, 1])

Wir können sehen, dass die Gesamtzahl der Nicht -Zieros in der ersten Reihe 0 beträgt und in der zweiten Reihe 1 ist.

Beispiel 2:

In diesem Beispiel erstellen wir einen Tensor mit 2 Dimensionen auf der CPU mit zwei Zeilen und zwei Spalten und anwenden Count_nonzero () auf den Spalten.

#Lassen Sie uns das Taschenmodul importieren
Taschenlampe importieren
#einen Tensor mit 2 Abmessungen (3 * 5)
#Mit zufälligen Elementen mit Randn () -Funktion
Daten = Taschenlampe.Tensor ([0,0], [1,0]]).Zentralprozessor()
#Anzeige
Druck (Daten)
drucken()
#GET -ZUGEN VON NONNOS DIND -Spalten
print ("Gesamtzahl der Nicht -Nullen über Spalten hinweg:")
Druck (Taschenlampe.count_nonzero (Daten, Dim = 0))

Ausgang:

Tensor ([[0, 0],
[1, 0]])
Gesamtzahl der Nicht -Nullen über Spalten hinweg:
Tensor ([1, 0])

Wir können sehen, dass die Gesamtzahl der Nicht -Zieros in der ersten Spalte 1 beträgt und in der zweiten Spalte 0 beträgt.

Abschluss

In dieser Pytorch -Lektion haben wir die Funktion count_nonzero () besprochen. Es gibt die Gesamtzahl der im Tensor vorhandenen Elemente ungleich Null zurück. Wir haben verschiedene Beispiele gesehen und diese Beispiele auf einer CPU -Maschine bearbeitet.