Mude a visão do tensor de pytorch

“Neste tutorial de Pytorch, veremos como mudar a visão de um tensor em Pytorch. Pytorch é uma estrutura de código aberto disponível com uma linguagem de programação Python.

Um tensor é uma matriz multidimensional que é usada para armazenar os dados. Então, para usar um tensor, temos que importar o módulo da tocha.

Para criar um tensor, o método usado é tensor () ”

Sintaxe:

tocha.Tensor (dados)

Onde os dados são uma matriz multidimensional.

tensor.visualizar()

View () em Pytorch é usado para alterar a visualização do objeto Tensor, convertendo -a em um número especificado de linhas e colunas.

Sintaxe:

tensor_object.View (r, c)

São necessários dois parâmetros.

1. r Especifica o número de linhas a serem formadas a partir do tensor_object.
2. c Especifica o número de colunas a serem formadas a partir do tensor_object.

Certifique -se de que o objeto tensor real contenha uma contagem uniforme de elementos.

Exemplo 1

Aqui, criaremos um tensor que contém seis elementos com tipo de flutuação e alteraremos sua visão que possui 3 linhas e 2 colunas.

#import módulo tocha
importação de tocha
#create tensor 1D com tipo de dados float que mantém 6 elementos
Data1 = Torch.Floattensor ([23,45,54,32,23,78])
#mostrar
print ("Tensor real:", Data1)
#Change a visualização Data1 para 3 linhas e 2 colunas.
print ("Tensor com 3 linhas e 2 colunas:", Data1.visualização (3,2))

Saída:

Tensor real: Tensor ([23., 45., 54., 32., 23., 78.]))
Tensor com 3 linhas e 2 colunas: Tensor ([[23., 45.],
[54., 32.],
[23., 78.]])

Podemos ver que a visão do tensor é alterada para 3 linhas e 2 colunas.

Exemplo 2

Aqui, criaremos um tensor que contém seis elementos com tipo de flutuação e alteraremos sua visão que possui 2 linhas e 3 colunas.

#import módulo tocha
importação de tocha
#create tensor 1D com tipo de dados float que mantém 6 elementos
Data1 = Torch.Floattensor ([23,45,54,32,23,78])
#mostrar
print ("Tensor real:", Data1)
#Change a visualização Data1 para 2 linhas e 3 colunas.
print ("Tensor com 2 linhas e 3 colunas:", Data1.visualização (2,3))

Saída:

Tensor real: Tensor ([23., 45., 54., 32., 23., 78.]))
Tensor com 2 linhas e 3 colunas: Tensor ([[23., 45., 54.],
[32., 23., 78.]])

Podemos ver que a visão do tensor é alterada para 2 linhas e 3 colunas.

Altere o tipo de dados

Pode ser possível alterar o tipo de dados do tensor usando o View ().

Precisamos especificar o tipo de dados dentro do método de exibição.

Sintaxe:

tensor_object.Visualização (tocha.tipo de dados)

Parâmetro:

É preciso tipo de dados como um parâmetro como Int8, Int16, etc.

Exemplo 1

Neste exemplo, criaremos um tensor com tipo de flutuação e o convertemos em tipos de dados int.

Dtype é usado para retornar o tipo de dados de um tensor.

#import módulo tocha
importação de tocha
#create tensor 1D com tipo de dados float que mantém 6 elementos
Data1 = Torch.Floattensor ([23,45,54,32,23,78])
#mostrar
Imprima ("Tipo de dados do tensor real:", Data1.dtype)
#Change o tipo de dados de dados1 para int8
print ("convertindo para int8:", data1.Visualização (tocha.int8).dtype)
#Change o tipo de dados de dados1 para int16
print ("convertindo para int16:", data1.Visualização (tocha.int16).dtype)
#Change o tipo de dados de dados1 para int32
print ("convertindo para int32:", data1.Visualização (tocha.int32).dtype)
#Change o tipo Data1 Data Type para Int64
print ("convertindo para int64:", data1.Visualização (tocha.Int64).dtype)

Saída:

Tipo de dados de tensores real: Torch.Float32
Convertendo para int8: tocha.Int8
Convertendo para int16: tocha.INT16
Convertendo para int32: tocha.int32
Convertendo para int64: tocha.Int64

Exemplo 2

Neste exemplo, criaremos um tensor com tipo de flutuação e o convertemos em tipos de dados int e obteremos o tamanho.

#import módulo tocha
importação de tocha
#create tensor 1D com tipo de dados float que mantém 6 elementos
Data1 = Torch.Floattensor ([23,45,54,32,23,78])
#mostrar
Print ("TENSOR DATATYPE DE TENSOR:", Data1.tamanho())
#Change the Data1 Datatype para int8
print ("convertindo para int8:", data1.Visualização (tocha.int8).tamanho())
#Change the Data1 Datatype para INT16
print ("convertindo para int16:", data1.Visualização (tocha.int16).tamanho())
#Change the Data1 Datatype para int32
print ("convertindo para int32:", data1.Visualização (tocha.int32).tamanho())
#Change the Data1 Datatype para Int64
print ("convertindo para int64:", data1.Visualização (tocha.Int64).tamanho())

Saída:

Datatype de tensor real: tocha.Tamanho ([6])
Convertendo para int8: tocha.Tamanho ([24])
Convertendo para int16: tocha.Tamanho ([12])
Convertendo para int32: tocha.Tamanho ([6])
Convertendo para int64: tocha.Tamanho ([3])

Conclusão

Nesta lição de Pytorch, discutimos como alterar a visão de um tensor em pytorch usando o View () e também modificamos os tipos de dados de um tensor existente, especificando tipos de dados dentro do método View ().