Fackel.LT und Taschenlampe.LE fungiert in Pytorch

In diesem Pytorch -Tutorial sehen wir, wie Sie Vergleichsvorgänge mit der Fackel durchführen können.LT () und Fackel.LE () Methode in Pytorch

Pytorch ist ein Open-Source-Framework mit einer Python-Programmiersprache. Wir können die Daten in Pytorch in Form eines Tensors verarbeiten.

Ein Tensor ist ein mehrdimensionales Array, mit dem die Daten gespeichert werden. Für die Verwendung eines Tensors müssen wir das Fackelmodul importieren.

Um einen Tensor zu erstellen, ist die verwendete Methode Tensor ().

Syntax:

Fackel.Tensor (Daten)

Wobei Daten ein mehrdimensionales Array sind.

Fackel.LT () Funktion

Die Fackel.LT () -Funktion in Pytorch wird verwendet, um alle Elemente in zwei Tensoren zu vergleichen (weniger als). Es kehrt wahr zurück, wenn das Element im ersten Tensor geringer ist als das Element im zweiten Tensor und fehl. Es dauert zwei Parameter.

Syntax:

Fackel.LT (Tensor_Object1, Tensor_Object2)

Parameter:

1. Tensor_Object1 ist der erste Tensor
2. Tensor_Object2 ist der zweite Tensor

Zurückkehren:
Es wird einen Tensor mit Booleschen Werten zurückgeben.

Beispiel 1

In diesem Beispiel werden wir eindimensionale Tensoren erstellen: Data1 und Data2 mit 5 numerischen Werten, um LT () auszuführen ().

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Erstellen Sie einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 numerischen Werten
Data1 = Fackel.Tensor ([0,45,67,0,23])
#create einen 1D -Tensor - Data2 mit 5 numerischen Werten
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([0,0,55,78,23])
#Anzeige
print ("Erster Tensor:", Data1)
print ("Zweiter Tensor:", Data2)
#lt () auf Data1 und Data2
Drucken ("Tun die Elemente im ersten Tensor sind weniger als Elemente im zweiten Tensor? : ",Fackel.LT (Data1, Data2))

Ausgang:

Erster Tensor: Tensor ([0, 45, 67, 0, 23])
Zweiter Tensor: Tensor ([0, 0, 55, 78, 23])

Sind die Elemente im ersten Tensor weniger als Elemente im zweiten Tensor?: Tensor ([falsch, falsch, falsch, wahr, falsch])

Arbeiten:

1. 0 weniger als 0 - Falsch
2. 45 weniger als 0 - Falsch
3. 67 weniger als 55 - falsch
4. 0 weniger als 78 - wahr
5. 23 weniger als 23 - Falsch

Beispiel 2

In diesem Beispiel werden wir zweidimensionale Tensoren erstellen: Data1 und Data2 mit jeweils 5 numerischen Werten in einer Zeile und führen LT () durch.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])
#create einen 2D -Tensor - Data2 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])
#Anzeige
print ("Erster Tensor:", Data1)
print ("Zweiter Tensor:", Data2)
#lt () auf Data1 und Data2
Drucken ("Tun die Elemente im ersten Tensor sind weniger als Elemente im zweiten Tensor? : ",Fackel.LT (Data1, Data2))

Ausgang:

Erster Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])
Zweiter Tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Sind die Elemente im ersten Tensor weniger als Elemente im zweiten Tensor?: Tensor ([Falsch, falsch, falsch, wahr, wahr],

[Falsch, falsch, wahr, falsch, falsch]]))

Arbeiten:

1. 23 weniger als 0 - Falsch, 12 weniger als 10 - Falsch
2. 45 weniger als 0 - Falsch, 21 weniger als 20 - Falsch
3. 67 weniger als 55 - falsch, 34 weniger als 44 - wahr
4. 0 weniger als 78 - wahr, 56 weniger als 56 - Falsch
5. 0 weniger als 23 - wahr, 78 weniger als 0 - Falsch

Arbeiten Sie mit CPU

Wenn Sie eine LT () -Funktion auf der CPU ausführen möchten, müssen wir einen Tensor mit einer CPU () -Funktion erstellen. Dies wird auf einer CPU -Maschine ausgeführt.

Wenn wir einen Tensor erstellen, können wir die Funktion cpu () verwenden.

Syntax:
Fackel.Tensor (Daten).Zentralprozessor()

Beispiel

In diesem Beispiel werden wir zwei dimensionale Tensoren erstellen: Data1 und Data2 mit jeweils 5 numerischen Werten in einer Zeile und führen LT () durch.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]).Zentralprozessor()
#create einen 2D -Tensor - Data2 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]).Zentralprozessor()
#Anzeige
print ("Erster Tensor:", Data1)
print ("Zweiter Tensor:", Data2)
#lt () auf Data1 und Data2
Drucken ("Tun die Elemente im ersten Tensor sind weniger als Elemente im zweiten Tensor? : ",Fackel.LT (Data1, Data2))

Ausgang:

Erster Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])
Zweiter Tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Sind die Elemente im ersten Tensor weniger als Elemente im zweiten Tensor?: Tensor ([Falsch, falsch, falsch, wahr, wahr],

[Falsch, falsch, wahr, falsch, falsch]]))

Arbeiten:

1. 23 weniger als 0 - Falsch, 12 weniger als 10 - Falsch
2. 45 weniger als 0 - Falsch, 21 weniger als 20 - Falsch
3. 67 weniger als 55 - falsch, 34 weniger als 44 - wahr
4. 0 weniger als 78 - wahr, 56 weniger als 56 - Falsch
5. 0 weniger als 23 - wahr, 78 weniger als 0 - Falsch

Fackel.LE () Funktion

Die Fackel.LE () Funktion in Pytorch wird verwendet, um alle Elemente in zwei Tensoren zu vergleichen ((Gleich oder kleiner als ). Es kehrt wahr zurück, wenn das Element im ersten Tensor weniger oder gleich dem Element im zweiten Tensor ist, und gibt falsch zurück, wenn das Element im ersten Tensor weder weniger als noch dem Element im zweiten Tensor ist. Es dauert zwei Parameter.

Syntax:

Fackel.LE (Tensor_Object1, Tensor_Object2)

Parameter:

1. Tensor_Object1 ist der erste Tensor
2. Tensor_Object2 ist der zweite Tensor

Zurückkehren:
Es wird einen Tensor mit Booleschen Werten zurückgeben.

Beispiel 1

In diesem Beispiel erstellen wir eindimensionale Tensoren: Data1 und Data2 mit 5 numerischen Werten, um LE () auszuführen.

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#Erstellen Sie einen 1D -Tensor - Daten1 mit 5 numerischen Werten
Data1 = Fackel.Tensor ([0,45,67,0,23])
#create einen 1D -Tensor - Data2 mit 5 numerischen Werten
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([0,0,55,78,23])
#Anzeige
print ("Erster Tensor:", Data1)
print ("Zweiter Tensor:", Data2)
#le () auf Data1 und Data2
Drucken ("Tun die Elemente im ersten Tensor sind weniger als oder gleich den Elementen im zweiten Tensor? : ",Fackel.LE (Data1, Data2))

Ausgang:

Erster Tensor: Tensor ([0, 45, 67, 0, 23])
Zweiter Tensor: Tensor ([0, 0, 55, 78, 23])

Sind die Elemente im ersten Tensor weniger oder gleich den Elementen im zweiten Tensor?: Tensor ([wahr, falsch, falsch, wahr, wahr])

Arbeiten:

1. 0 weniger als oder gleich 0 - wahr
2. 45 weniger als oder gleich 0 - Falsch
3. 67 weniger als oder gleich 55 - Falsch
4. 0 weniger als oder gleich 78 - wahr
5. 23 weniger als oder gleich 23 - wahr

Beispiel 2

In diesem Beispiel erstellen wir zwei dimensionale Tensoren: Data1 und Data2 mit jeweils 5 numerischen Werten in einer Zeile und führen LE () durch).

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])
#create einen 2D -Tensor - Data2 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])
#Anzeige
print ("Erster Tensor:", Data1)
print ("Zweiter Tensor:", Data2)
#le () auf Data1 und Data2
Drucken ("Tun die Elemente im ersten Tensor sind weniger als oder gleich den Elementen im zweiten Tensor? : ",Fackel.LE (Data1, Data2))

Ausgang:

Erster Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])
Zweiter Tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Sind die Elemente im ersten Tensor weniger oder gleich den Elementen im zweiten Tensor?: Tensor ([Falsch, falsch, falsch, wahr, wahr],

[Falsch, falsch, wahr, wahr, falsch]]))

Arbeiten:

1. 23 weniger als oder gleich 0 - falsch, 12 weniger oder gleich 10 - Falsch
2. 45 weniger als oder gleich 0 - falsch, 21 weniger oder gleich 20 - Falsch
3. 67 weniger als oder gleich 55 - falsch, 34 weniger als oder gleich 44 - wahr
4. 0 weniger als oder gleich 78 - true, 56 weniger als oder gleich 56 - True
5. 0 weniger als oder gleich 23 - wahr, 78 weniger als oder gleich 0 - Falsch

Arbeiten Sie mit CPU

Wenn Sie eine LE () -Funktion auf der CPU ausführen möchten, müssen wir einen Tensor mit einer CPU () -Funktion erstellen. Dies wird auf einer CPU -Maschine ausgeführt.

Wenn wir einen Tensor erstellen, können wir die Funktion cpu () verwenden.

Syntax:
Fackel.Tensor (Daten).Zentralprozessor()

Beispiel

In diesem Beispiel erstellen wir zwei dimensionale Tensoren: Data1 und Data2 mit jeweils 5 numerischen Werten in einer Zeile und führen LE () durch).

#import Fackelmodul
Taschenlampe importieren
#create einen 2D -Tensor - Data1 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile
Data1 = Fackel.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]).Zentralprozessor()
#create einen 2D -Tensor - Data2 mit 5 numerischen Werten in jeder Zeile
Data2 = Taschenlampe.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]).Zentralprozessor()
#Anzeige
print ("Erster Tensor:", Data1)
print ("Zweiter Tensor:", Data2)
#le () auf Data1 und Data2
Drucken ("Tun die Elemente im ersten Tensor sind weniger als oder gleich den Elementen im zweiten Tensor? : ",Fackel.LE (Data1, Data2))

Ausgang:

Erster Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])
Zweiter Tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Sind die Elemente im ersten Tensor weniger oder gleich den Elementen im zweiten Tensor?: Tensor ([Falsch, falsch, falsch, wahr, wahr],

[Falsch, falsch, wahr, wahr, falsch]]))

Arbeiten:

1. 23 weniger als oder gleich 0 - falsch, 12 weniger oder gleich 10 - Falsch
2. 45 weniger als oder gleich 0 - falsch, 21 weniger oder gleich 20 - Falsch
3. 67 weniger als oder gleich 55 - falsch, 34 weniger als oder gleich 44 - wahr
4. 0 weniger als oder gleich 78 - true, 56 weniger als oder gleich 56 - True
5. 0 weniger als oder gleich 23 - wahr, 78 weniger als oder gleich 0 - Falsch

Abschluss

In dieser Pytorch -Lektion diskutierten wir Torch.LT () und Fackel.le (). Beide sind Vergleichsfunktionen, die zum Vergleich von Elementen in zwei Tensoren verwendet werden. Die Fackel.LT () -Funktion vergleicht alle Elemente in zwei Tensoren (weniger als). Es kehrt wahr zurück, wenn das Element im ersten Tensor geringer ist als das Element im zweiten Tensor und falsch, wenn das Element im ersten Tensor nicht weniger als das Element im zweiten Tensor ist.

Die Fackel.LE () Funktion gibt true zurück, wenn das Element im ersten Tensor kleiner oder gleich dem Element im zweiten Tensor ist und falsch zurückgibt, wenn das Element im ersten Tensor weder weniger als noch dem Element im zweiten Tensor ist. Wir haben auch diese Funktionen besprochen, die auf der CPU funktionieren werden.