tocha.Eq e tocha.NE funções em pytorch

Neste tutorial de Pytorch, aprenderemos a executar operações de comparação usando a tocha.eq () e tocha.Métodos NE () em Pytorch.

Pytorch é uma estrutura de código aberto disponível com uma linguagem de programação Python. Podemos processar os dados em pytorch na forma de um tensor.

Um tensor é uma matriz multidimensional que é usada para armazenar os dados. 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.função eq ()

O tocha.eq () em pytorch é usado para comparar todos os elementos em dois tensores. Se os dois elementos em um tensor forem iguais, ele retornará verdadeiro. Caso contrário, False é devolvido. Levaria dois parâmetros.

Sintaxe

tocha.eq (tensor_object1, tensor_object2)

Parâmetros

1. tensor_object1 é o primeiro tensor
2. tensor_object2 é o segundo tensor

Retornar
Ele retornará um tensor com os valores booleanos.

Exemplo 1
Neste exemplo, criaremos tensores unidimensionais: Data1 e Data2 com 5 valores numéricos para executar a Eq ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D - Data1 com 5 valores numéricos
Data1 = Torch.Tensor ([0,45,67,0,23])
#Crie um tensor 1D - Data2 com 5 valores numéricos
Data2 = Torch.Tensor ([0,0,55,78,23])
#mostrar
print ("Primeiro tensor:", Data1)
print ("Second Tensor:", Data2)
#eq () em dados1 e dados2
Imprima ("Compare dois tensores:", Torch.Eq (Data1, Data2))

Saída

Primeiro tensor: tensor ([0, 45, 67, 0, 23])
Segundo tensor: tensor ([0, 0, 55, 78, 23])
Compare dois tensores: tensor ([verdadeiro, falso, falso, falso, verdadeiro])

Trabalhando

1. 0 igual a 0 - verdadeiro
2. 45 igual a 0 - falso
3. 67 igual a 55 - falso
4. 0 igual a78 - falso
5. 23 igual a 23 - verdadeiro

Exemplo 2
Neste exemplo, criaremos tensores bidimensionais: Data1 e Data2 com 5 valores numéricos cada um em uma linha e executam Eq ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]))
#Crie um tensor 2D - Data2 com 5 valores numéricos em cada linha
Data2 = Torch.tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]))
#mostrar
print ("Primeiro tensor:", Data1)
print ("Second Tensor:", Data2)
#eq () em dados1 e dados2
Imprima ("Compare dois tensores:", Torch.Eq (Data1, Data2))

Saída

Primeiro tensor: tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Segundo tensor: tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Compare dois tensores: tensor ([[falso, falso, falso, falso, falso],
[Falso, falso, falso, verdadeiro, falso]])

Trabalhando

1. 23 igual a 0 - falso, 12 igual a 10 - falso
2. 45 igual a 0 - falso, 21 igual a 20 - falso
3. 67 igual a 55 - falso, 34 igual a 44 - falso
4. 0 igual a78 - false, 56 igual a 56 - verdadeiro
5. 0 igual a 23 - falso, 78 igual a 0 - falso

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

Ao criar um tensor, podemos usar a função CPU ().

Sintaxe

tocha.Tensor (dados).CPU()

Exemplo

Neste exemplo, criaremos tensores bidimensionais: Data1 e Data2 com 5 valores numéricos cada uma na linha e executam Eq ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])).CPU()
#Crie um tensor 2D - Data2 com 5 valores numéricos em cada linha
Data2 = Torch.tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])).CPU()
#mostrar
print ("Primeiro tensor:", Data1)
print ("Second Tensor:", Data2)
#eq () em dados1 e dados2
Imprima ("Compare dois tensores:", Torch.Eq (Data1, Data2))

Saída

Primeiro tensor: tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Segundo tensor: tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Compare dois tensores: tensor ([[falso, falso, falso, falso, falso],
[Falso, falso, falso, verdadeiro, falso]])

Trabalhando

1. 23 igual a 0 - falso, 12 igual a 10 - falso
2. 45 igual a 0 - falso, 21 igual a 20 - falso
3. 67 igual a 55 - falso, 34 igual a 44 - falso
4. 0 igual a78 - false, 56 igual a 56 - verdadeiro
5. 0 igual a 23 - falso, 78 igual a 0 - falso

tocha.função ne ()

O tocha.ne () em pytorch é usado para comparar todos os elementos em dois tensores. Se ambos os elementos em um tensor não forem iguais, ele retornará verdadeiro. Caso contrário, False é devolvido. Levaria dois parâmetros.

Sintaxe

tocha.ne (tensor_object1, tensor_object2)

Parâmetros

1. tensor_object1 é o primeiro tensor
2. tensor_object2 é o segundo tensor

Retornar
Ele retornará um tensor com os valores booleanos.

Exemplo 1
Neste exemplo, criaremos tensores unidimensionais: Data1 e Data2 com 5 valores numéricos para executar NE ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 1D - Data1 com 5 valores numéricos
Data1 = Torch.Tensor ([0,45,67,0,23])
#Crie um tensor 1D - Data2 com 5 valores numéricos
Data2 = Torch.Tensor ([0,0,55,78,23])
#mostrar
print ("Primeiro tensor:", Data1)
print ("Second Tensor:", Data2)
#ne () em data1 e dados2
Imprima ("Compare dois tensores:", Torch.NE (Data1, Data2))

Saída

Primeiro tensor: tensor ([0, 45, 67, 0, 23])
Segundo tensor: tensor ([0, 0, 55, 78, 23])
Compare dois tensores: tensor ([falso, verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, falso])

Trabalhando

1. 0 não é igual a 0 - falso
2. 45 não é igual a 0 - verdadeiro
3. 67 não é igual a 55 - verdadeiro
4. 0 não é igual a 78 - verdadeiro
5. 23 não é igual a 23 - falso

Exemplo 2
Neste exemplo, criaremos tensores bidimensionais: Data1 e Data2, com 5 valores numéricos cada um em uma linha e executam ne ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]))
#Crie um tensor 2D - Data2 com 5 valores numéricos em cada linha
Data2 = Torch.tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]))
#mostrar
print ("Primeiro tensor:", Data1)
print ("Second Tensor:", Data2)
#ne () em data1 e dados2
Imprima ("Compare dois tensores:", Torch.NE (Data1, Data2))

Saída

Primeiro tensor: tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Segundo tensor: tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Compare dois tensores: tensor ([[verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro],
[Verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, falso, verdadeiro]])

Trabalhando

1. 23 não é igual a 0 - verdadeiro, 12 não igual a 10 - verdadeiro
2. 45 não é igual a 0 - verdadeiro, 21 não igual a 20 - verdadeiro
3. 67 não é igual a 55 - verdadeiro, 34 não igual a 44 - verdadeiro
4. 0 não é igual a 78 - verdadeiro, 56 não igual a 56 - falso
5. 0 não é igual a 23 - verdadeiro, 78 não igual a 0 - verdadeiro

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

Quando estamos criando um tensor, neste momento, podemos usar a função CPU ().

Sintaxe

tocha.Tensor (dados).CPU()

Exemplo
Neste exemplo, criaremos tensores bidimensionais: Data1 e Data2 com 5 valores numéricos cada uma na linha e executam ne ().

#import módulo tocha
importação de tocha
#Crie um tensor 2D - Data1 com 5 valores numéricos em cada linha
Data1 = Torch.tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])).CPU()
#Crie um tensor 2D - Data2 com 5 valores numéricos em cada linha
Data2 = Torch.tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])).CPU()
#mostrar
print ("Primeiro tensor:", Data1)
print ("Second Tensor:", Data2)
#ne () em data1 e dados2
Imprima ("Compare dois tensores:", Torch.NE (Data1, Data2))

Saída

Primeiro tensor: tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Segundo tensor: tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Compare dois tensores: tensor ([[verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro],
[Verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, falso, verdadeiro]])

Trabalhando

1. 23 não é igual a 0 - verdadeiro, 12 não igual a 10 - verdadeiro
2. 45 não é igual a 0 - verdadeiro, 21 não igual a 20 - verdadeiro
3. 67 não é igual a 55 - verdadeiro, 34 não igual a 44 - verdadeiro
4. 0 não é igual a 78 - verdadeiro, 56 não igual a 56 - falso
5. 0 não é igual a 23 - verdadeiro, 78 não igual a 0 - verdadeiro

Conclusão

Nesta lição de Pytorch, discutimos tocha.eq () e tocha.ne (). Ambos são funções de comparação usadas para comparar elementos em dois tensores. Na tocha.eq (), se ambos os elementos em um tensor forem iguais, ele retornará verdadeiro. Caso contrário, False é devolvido. A tocha.NE () é usado para comparar todos os elementos em dois tensores. Se ambos os elementos em um tensor não forem iguais, ele retornará verdadeiro. Caso contrário, False é devolvido. Também discutimos essas funções que funcionarão em uma CPU.