Fackel.Ceil und Taschenlampe.Bodenmethoden in Pytorch

Wir werden über die Fackel besprechen.Ceil () und Fackel.Floor () in diesem Pytorch -Tutorial.

Pytorch ist ein Open-Source-Framework mit einer Python-Programmiersprache. Wir können die Daten in Pytorch in Form eines Tensors verarbeiten. Tensor ist ein mehrdimensionales Array, mit dem die Daten gespeichert werden. Um einen Tensor zu verwenden, müssen wir das Fackelmodul importieren. Um einen Tensor zu erstellen, ist die verwendete Methode Tensor ().

Syntax:

Fackel.Tensor (Daten)

Wobei die Daten ein mehrdimensionales Array sind.

Fackel.Ceil ()

Fackel.CEIL () wird verwendet, um den CEIL -Wert (oberer) des angegebenen Dezimalwerts zurückzugeben. Es kann schweben oder doppelt sein. Es wird auf das Tensor -Array so angewendet, dass CEIL () auf alle im Tensor vorhandenen Werte angewendet wird.

Syntax:
Fackel.Ceil (Tensor_Object)

Parameter:
Es dauert als Parameter Tensor_Object.

Zurückkehren:
Tensor_Object mit Deckenwerten

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor mit 5 Werten des Doppelarts und geben die CEIL-Werte zurück.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 Werten
Data1 = Fackel.Tensor ([34).67,89.65,89.21,41.89,0.88])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#Perform CEIL ()
print ("Ceil Values:", Torch.Ceil (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([34).6700, 89.6500, 89.2100, 41.8900, 0.8800])
Ceil -Werte: Tensor ([35)., 90., 90., 42., 1.]))

Wir können sehen, dass die CEIL -Werte (Top) aus den tatsächlichen Werten in einem Tensor zurückgegeben wurden.

1. 34.6700 wird auf 35 gruppiert.0
2. 89.6500 wird auf 90 gruppiert.0
3. 89.2100 ist auf 90 gruppiert.0
4. 41.8900 ist auf 42 docken.0
5. 0.8800 wird auf 1 gruppiert.0

Beispiel 2:

Erstellen wir einen zweidimensionalen Tensor mit 5 Werten des Doppeltyps in zwei Zeilen und geben die CEIL-Werte zurück.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Daten1 mit 5 Werten
Data1 = Fackel.Tensor ([[34).67,89.65,89.21,41.89,0.88], [45.78,9.76,0.45,78.90,90.55]])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#Perform CEIL ()
print ("Ceil Values:", Torch.Ceil (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([[34).6700, 89.6500, 89.2100, 41.8900, 0.8800],
[45.7800, 9.7600, 0.4500, 78.9000, 90.5500]]))
Ceil -Werte: Tensor ([[35)., 90., 90., 42., 1.],
[46., 10., 1., 79., 91.]]))

Wir können sehen, dass die CEIL -Werte (Top) aus den tatsächlichen Werten in einem Tensor zurückgegeben wurden.

1. 34.6700 wird auf 35 gruppiert.0, 45.7800 wird auf 46 docken.0
2. 89.6500 wird auf 90 gruppiert.0, 9.7600 wird auf 10 gruppiert.0
3. 89.2100 ist auf 90 gruppiert.0, 0.4500 wird auf 1 gruppiert.0
4. 41.8900 ist auf 42 docken.0, 78.9000 wird auf 79 gruppiert.0
5. 0.8800 wird auf 1 gruppiert.0, 90.5500 wird auf 91 gruppiert.0

Fackel.Boden()

Fackel.Floor () wird verwendet, um den Bodenwert des angegebenen Dezimalwerts zurückzugeben. Es kann schweben oder doppelt sein. Es wird auf das Tensor -Array so angewendet, dass der Boden () auf alle im Tensor vorhandenen Werte angewendet wird.

Syntax:
Fackel.Boden (Tensor_Object)

Parameter:
Es dauert als Parameter Tensor_Object.

Zurückkehren:
Tensor_Object mit Bodenwerten enthält

Beispiel 1:

Erstellen wir einen eindimensionalen Tensor mit 5 Werten des Doppelarts und geben die Bodenwerte zurück.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 Werten
Data1 = Fackel.Tensor ([34).67,89.65,89.21,41.89,0.88])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#Perform Floor ()
print ("Bodenwerte:", Torch.Boden (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([34).6700, 89.6500, 89.2100, 41.8900, 0.8800])
Bodenwerte: Tensor ([34)., 89., 89., 41., 0.]))

Wir können sehen, dass die Bodenwerte (untere) Werte aus den tatsächlichen Werten in einem Tensor zurückgegeben wurden.

• 34.6700 Bodenwert beträgt 34.0
• 89.6500 Bodenwert beträgt 89.0
• 89.2100 Bodenwert beträgt 89.0
• 41.8900 Bodenwert beträgt 41.0
• 0.8800 Bodenwert beträgt 0.0

Beispiel 2:

Erstellen wir einen zweidimensionalen Tensor mit 5 Werten des Doppelarts in zwei Zeilen und geben die Bodenwerte zurück.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Daten1 mit 5 Werten
Data1 = Fackel.Tensor ([[34).67,89.65,89.21,41.89,0.88], [45.78,9.76,0.45,78.90,90.55]])
#Anzeige
print ("Tensor:", Data1)
#Perform Floor ()
print ("Bodenwerte:", Torch.Boden (Daten1))

Ausgang:

Tensor: Tensor ([[34).6700, 89.6500, 89.2100, 41.8900, 0.8800],
[45.7800, 9.7600, 0.4500, 78.9000, 90.5500]]))
Bodenwerte: Tensor ([[34)., 89., 89., 41., 0.],
[45., 9., 0., 78., 90.]]))

Wir können sehen, dass die Bodenwerte (unten) aus den tatsächlichen Werten in einem Tensor zurückgegeben wurden.

1. 34.6700 Bodenwert beträgt 34.0, 45.7800 Bodenwert beträgt 45.0
2. 89.6500 Bodenwert beträgt 89.0, 9.7600 Bodenwert ist 9.0
3. 89.2100 Bodenwert beträgt 89.0, 0.4500 Bodenwert beträgt 0.0
4. 41.8900 Bodenwert beträgt 41.0, 78.9000 Bodenwert beträgt 78.0
5. 0.8800 Bodenwert beträgt 0.0, 90.5500 Bodenwert beträgt 90.0

Abschluss

In dieser Pytorch -Lektion haben wir etwas über die Fackel gelernt.Ceil () und Fackel.Floor () Methoden, die auf dem Tensor angewendet werden. Die Objekte.Fackel.CEIL () wird verwendet, um den CEIL -Wert (oberer) des angegebenen Doppelwerts und den Orch zurückzugeben.Floor () wird verwendet, um den Bodenwert des angegebenen Doppelwerts zurückzugeben.