tocha.GT e tocha.Funções da GE em Pytorch

Neste tutorial de Pytorch, veremos como executar operações de comparação usando a tocha.gt () e tocha.Métodos GE () 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 gt ()

O tocha.LT () em Pytorch é usado para comparar todos os elementos em dois tensores (Maior que). Ele retorna verdadeiro se o elemento no primeiro tensor for maior que o elemento no segundo tensor e retornar FALSE se o elemento no primeiro tensor não for maior que o elemento no segundo tensor. São necessários dois parâmetros.

Sintaxe

tocha.gt (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 GT ().

#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)
#gt () em data1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor são maiores que os elementos no segundo tensor? : ", tocha.GT (Data1, Data2))

Saída

Primeiro tensor: tensor ([0, 45, 67, 0, 23])
Segundo tensor: tensor ([0, 0, 55, 78, 23])

Os elementos do primeiro tensor são maiores que os elementos no segundo tensor? : tensor ([falso, verdadeiro, verdadeiro, falso, falso])

Trabalhando

1. 0 maior que 0 - falso
2. 45 maior que 0 - verdadeiro
3. 67 Maior que 55 - Verdadeiro
4. 0 maior que 78 - falso
5. 23 Maior que 23 - falso

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

#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)
#gt () em data1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor são maiores que os elementos no segundo tensor? : ", tocha.GT (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]])

Os elementos do primeiro tensor são maiores que os elementos no segundo tensor? : Tensor ([[verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, falso, falso],
[Verdadeiro, verdadeiro, falso, falso, verdadeiro]))

Trabalhando

1. 23 Maior que 0 - verdadeiro, 12 maior que 10 - verdadeiro
2. 45 maior que 0 - verdadeiro, 21 maior que 20 - verdadeiro
3. 67 maior que 55 - verdadeiro, 34 maior que 44 - falso
4. 0 maior que 78 - falso, 56 maior que 56 - falso
5. 0 Maior que 23 - Falso, 78 maior que 0 - Verdadeiro

Trabalhe com a CPU
Se você deseja executar uma função gt () 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 GT ().

#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)
#gt () em data1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor são maiores que os elementos no segundo tensor? : ", tocha.GT (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]])

São os elementos no primeiro tensor maiores que os elementos no segundo tensor?
tensor ([[verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, falso, falso],
[Verdadeiro, verdadeiro, falso, falso, verdadeiro]))

Trabalhando

1. 23 Maior que 0 - verdadeiro, 12 maior que 10 - verdadeiro
2. 45 maior que 0 - verdadeiro, 21 maior que 20 - verdadeiro
3. 67 maior que 55 - verdadeiro, 34 maior que 44 - falso
4. 0 maior que 78 - falso, 56 maior que 56 - falso
5. 0 Maior que 23 - Falso, 78 maior que 0 - Verdadeiro

tocha.ge () função

O tocha.A função ge () em pytorch é usada para comparar todos os elementos em dois tensores (Melhor que ou igual a). Ele retorna verdadeiro se o elemento no primeiro tensor for maior ou igual ao elemento no segundo tensor e falso se o elemento no primeiro tensor não for maior que nem igual ao elemento no segundo tensor. São necessários dois parâmetros.

Sintaxe

tocha.ge (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 GE ().
[cc lang = "python" width = "100%" altura = "100%" escape = "true" tema = "Blackboard" Nowrap = "0"]
#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)
#Ge () em Data1 e Data2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor são maiores ou iguais aos elementos no segundo tensor? : ", tocha.GE (Data1, Data2))

Saída

Primeiro tensor: tensor ([0, 45, 67, 0, 23])
Segundo tensor: tensor ([0, 0, 55, 78, 23])
Os elementos do primeiro tensor são maiores ou iguais aos elementos no segundo tensor? : tensor ([verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, falso, verdadeiro])

Trabalhando

1. 0 maior ou igual a 0 - verdadeiro
2. 45 maior ou igual a 0 - verdadeiro
3. 67 maior ou igual a 55 - verdadeiro
4. 0 maior ou igual a 78 - falso
5. 23 maiores ss do que ou igual a 23 - verdadeiro

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

#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)
#Ge () em Data1 e Data2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor são maiores ou iguais aos elementos no segundo tensor? : ", tocha.GE (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]])

Os elementos do primeiro tensor são maiores ou iguais aos elementos no segundo tensor? : tensor ([[verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, falso, falso],
[Verdadeiro, verdadeiro, falso, verdadeiro, verdadeiro]]

Trabalhando

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

Trabalhe com a CPU
Se você deseja executar uma função ge () 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 GE ().

#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)
#Ge () em Data1 e Data2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor são maiores ou iguais aos elementos no segundo tensor? : ", tocha.GE (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]])

Os elementos do primeiro tensor são maiores ou iguais aos elementos no segundo tensor? tensor ([[verdadeiro, verdadeiro, verdadeiro, falso, falso],
[Verdadeiro, verdadeiro, falso, verdadeiro, verdadeiro]]

Trabalhando

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

Conclusão

Nesta lição de Pytorch, discutimos tocha.gt () e tocha.ge (). Ambos são funções de comparação usadas para comparar elementos em dois tensores. A tocha.GT () compara todos os elementos em dois tensores (Maior que). Ele retorna verdadeiro se o elemento no primeiro tensor for maior que o elemento no segundo tensor e retornar FALSE se o elemento no primeiro tensor não for maior que o elemento no segundo tensor.

A tocha.ge () retorna true se o elemento no primeiro tensor for maior ou igual ao elemento no segundo tensor e retorna falsa se o elemento no primeiro tensor não for maior que nem igual ao elemento no segundo tensor. Também discutimos essas funções que funcionarão em uma CPU.