Pytorch - float_power

Pytorch é uma estrutura de código aberto para a linguagem de programação Python.

Um tensor é uma matriz multidimensional que é usada para armazenar 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.

tocha.float_power ()

Ele aumenta os elementos para o poder do expoente em um tensor e retorna todos os elementos em um tensor com dupla precisão. São necessários dois parâmetros.

Sintaxe:
tocha.float_power (tensor_object, expoente)

Parâmetros:

1. É preciso um objeto tensor.
2. Um expoente levanta os valores em um tensor.

Exemplo 1:
Vamos criar um tensor 1D que tenha cinco elementos e eleva os elementos ao poder de quatro.

#Vamos importar módulo de tocha
importação de tocha
#create matriz de tensor 1D
Data1 = Torch.tensor ([1,2,3,4,5])
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprima ("Aumente para o Power-4:")
#Power of 4
Imprimir (tocha.float_power (Data1,4))

Saída:

Tensor real:
tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Aumente para o Power-4:
tensor (1., 16., 81., 256., 625.], dtype = tocha.float64)

Trabalhando:
1^4 = 1
2^4 = 16
3^4 = 81
4^4 = 256
5^4 = 625

Exemplo 2:
Vamos criar um tensor 2D que tenha cinco elementos em cada linha e eleva os elementos ao poder de dois.

#Vamos importar módulo de tocha
importação de tocha
#create matriz de tensor 1D
Data1 = Torch.tensor ([[1,2,3,4,5], [0,0,0,0,0]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprima ("Aumente para o Power-2:")
#Power of 2
Imprimir (tocha.float_power (Data1,2))

Saída:

Tensor real:
tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[0, 0, 0, 0, 0]])
Aumente para o Power-2:
Tensor ([[1., 4., 9., 16., 25.],
[0., 0., 0., 0., 0.]], dtype = tocha.float64)

Trabalhando:
1^2 = 1, 0^2 = 0
2^2 = 4, 0^2 = 0
3^2 = 9, 0^2 = 0
4^2 = 16, 0^2 = 0
5^2 = 25, 0^2 = 0

Trabalhe com a CPU

Se você deseja executar a função Float_Power () na CPU, temos que criar um tensor com uma função CPU (). Isso será executado em uma máquina de CPU.

Neste momento, quando estamos criando um tensor, podemos usar a função CPU ().

Sintaxe:
tocha.Tensor (dados).CPU()

Exemplo 1:
Vamos criar um tensor 1D que tenha cinco elementos na CPU e eleva os elementos ao poder de quatro.

#Vamos importar módulo de tocha
importação de tocha
#create matriz de tensor 1D
Data1 = Torch.tensor ([1,2,3,4,5]).CPU()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprima ("Aumente para o Power-4:")
#Power of 4
Imprimir (tocha.float_power (Data1,4))

Saída:

Tensor real:
tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Aumente para o Power-4:
tensor (1., 16., 81., 256., 625.], dtype = tocha.float64)

Trabalhando:
1^4 = 1
2^4 = 16
3^4 = 81
4^4 = 256
5^4 = 625

Exemplo 2:
Vamos criar um tensor 2D que tenha cinco elementos na CPU em cada linha e eleva os elementos ao poder de dois.

#Vamos importar módulo de tocha
importação de tocha
#create matriz de tensor 1D
Data1 = Torch.tensor ([[1,2,3,4,5], [0,0,0,0,0]]).CPU()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprima ("Aumente para o Power-2:")
#Power of 2
Imprimir (tocha.float_power (Data1,2))

Saída:

Tensor real:
tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[0, 0, 0, 0, 0]])
Aumente para o Power-2:
Tensor ([[1., 4., 9., 16., 25.],
[0., 0., 0., 0., 0.]], dtype = tocha.float64)

Trabalhando:
1^2 = 1, 0^2 = 0
2^2 = 4, 0^2 = 0
3^2 = 9, 0^2 = 0
4^2 = 16, 0^2 = 0
5^2 = 25, 0^2 = 0

Conclusão

Nesta lição de Pytorch, discutimos a função float_power (). Ele aumenta os elementos para o poder do expoente em um tensor e retorna todos os elementos em um tensor com dupla precisão. Vimos dois exemplos diferentes e também trabalhamos esses exemplos em uma máquina de CPU.