Como fazer se o objeto é um tensor pytorch e devolver os metadados de um tensor em pytorch?

“Neste tutorial de Pytorch, veremos como obter as informações do tensor dado 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.

É possível verificar se o objeto especificado é um tensor ou não.

tocha.is_tensor () é usado para verificar se o objeto especificado é tensor.

Se o objeto for um tensor, ele retornará verdadeiro de outra forma, falso.”

Sintaxe:

tocha.is_tensor (objeto)

Parâmetro:

objeto refere -se à coleta de dados.

Exemplo 1

Aqui, criaremos um tensor com 5 elementos e verificaremos se é um tensor ou não.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D com 5 elementos
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,0,0])
#verifique se os dados1 são tensores ou não
Imprimir (tocha.is_tensor (Data1))

Saída:

Verdadeiro

Podemos ver que o objeto dado é um tensor. Então voltou verdadeiro.

Exemplo 2

Vamos criar uma lista com 5 elementos e verificar se é tensor ou não.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie uma lista com 5 elementos
Data1 = [23,45,67,0,0]
#verifique se os dados1 são tensores ou não
Imprimir (tocha.is_tensor (Data1))

Saída:

Falso

Retornou falso.

Agora, veremos como devolver os metadados de um tensor.

Metadados explica a estrutura e os elementos tensores presentes no vetor.

tocha.tamanho()

tocha.tamanho () retorna o número total de elementos presentes em um tensor.

Sintaxe:

tensor_object.tamanho()

Onde tensor_object é o tensor.

Não leva parâmetros.

Exemplo 1

Vamos criar um tensor 1D e tamanho de retorno.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D com 5 elementos
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,0,0])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Return Tensor Tamanho
print ("tamanho:", data1.tamanho())

Saída:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 0, 0])
Tamanho: Torch.Tamanho ([5])

Podemos ver que 5 é devolvido, pois existem 5 elementos no tensor acima.

Exemplo 2

Vamos criar um tensor 2D e tamanho de retorno.

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D com 5 elementos em cada linha
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Return Tensor Tamanho
print ("tamanho:", data1.tamanho())

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Tamanho: Torch.Tamanho ([2, 5])

Podemos ver que 2,5 é devolvido e representa 2 linhas e 5 colunas.

tocha.forma

tocha.forma () retorna a forma de um tensor.

Sintaxe:

tensor_object.forma

Onde tensor_object é o tensor.

Não leva parâmetros.

Exemplo 1

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D com 5 elementos
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,0,0])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Return Tensor Shape
print ("Shape:", Data1.forma)

Saída:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 0, 0])
Forma: tocha.Tamanho ([5])

Podemos ver que 5 é devolvido, pois existem 5 elementos no tensor acima.

Exemplo 2

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D com 5 elementos em cada linha
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Return Tensor Shape
print ("Shape:", Data1.forma)

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Forma: tocha.Tamanho ([2, 5])

Podemos ver que 2,5 é devolvido e representa 2 linhas e 5 colunas.

tocha.Numel ()

tocha.Numel () retorna o número total de elementos presentes em um tensor.

Sintaxe:

tensor_object.Numel ()

Onde tensor_object é o tensor.

Não leva parâmetros.

Exemplo 1

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D com 5 elementos
Data1 = Torch.Tensor ([23,45,67,0,0])
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Return Número total de elementos em um tensor
print ("Total Elements:", Data1.numel ()))

Saída:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 0, 0])
Total de elementos: 5

Podemos ver que 5 é devolvido, pois existem 5 elementos no tensor acima.

Exemplo 2

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D com 5 elementos em cada linha
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]]))
#mostrar
print ("tensor:", data1)
#Return Número total de elementos em um tensor
print ("Total Elements:", Data1.numel ()))

Saída:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Total de elementos: 10

Podemos ver que 10 é retornado, pois há um total de 10 elementos presentes no tensor.

Conclusão

Nesta lição de Pytorch, vimos como verificar se o objeto fornecido é tensor ou não usando a função is_tensor (). Para devolver os metadados, usamos os métodos de tamanho () e forma para retornar o tamanho e a forma do tensor dado.