tocha.LT e tocha.funções LE em pytorch

Neste tutorial de Pytorch, veremos como executar operações de comparação usando a tocha.LT () e tocha.Método LE () 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 lt ()

A tocha.A função lt () em pytorch é usada para comparar todos os elementos em dois tensores (menos que). Ele retorna verdadeiro se o elemento no primeiro tensor for menor que o elemento no segundo tensor e retornar FALSE se o elemento no primeiro tensor não for menor que o elemento no segundo tensor. São necessários dois parâmetros.

Sintaxe:

tocha.LT (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 valores booleanos.

Exemplo 1

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

#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)
#LT () em dados1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor é menor que elementos no segundo tensor? : ", tocha.LT (Data1, Data2))

Saída:

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

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

Trabalhando:

1. 0 menos de 0 - falso
2. 45 Menos que 0 - Falso
3. 67 menos de 55 - falso
4. 0 menos de 78 - verdadeiro
5. 23 menos de 23 - falso

Exemplo 2

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

#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)
#LT () em dados1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor é menor que elementos no segundo tensor? : ", tocha.LT (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 menos que os elementos no segundo tensor?: tensor ([[falso, falso, falso, verdadeiro, verdadeiro],

[Falso, falso, verdadeiro, falso, falso]])

Trabalhando:

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

Trabalhe com a CPU

Se você deseja executar uma função lt () na CPU, precisamos criar um tensor com uma função CPU (). Isso será executado em uma máquina de CPU.

Quando estamos criando 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 um em uma linha e executam LT ().

#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)
#LT () em dados1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor é menor que elementos no segundo tensor? : ", tocha.LT (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 menos que os elementos no segundo tensor?: tensor ([[falso, falso, falso, verdadeiro, verdadeiro],

[Falso, falso, verdadeiro, falso, falso]])

Trabalhando:

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

tocha.função le ()

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

Sintaxe:

tocha.LE (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 valores booleanos.

Exemplo 1

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

#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)
#le () em data1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor é menor ou igual aos elementos no segundo tensor? : ", tocha.LE (Data1, Data2))

Saída:

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

São os elementos no primeiro tensor menos ou iguais aos elementos no segundo tensor?: tensor ([verdadeiro, falso, falso, verdadeiro, verdadeiro])

Trabalhando:

1. 0 menor ou igual a 0 - verdadeiro
2. 45 menos ou igual a 0 - falso
3. 67 menos ou igual a 55 - falso
4. 0 menor ou igual a 78 - verdadeiro
5. 23 menos ou 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 Le ().

#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)
#le () em data1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor é menor ou igual aos elementos no segundo tensor? : ", tocha.LE (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 menos ou iguais aos elementos no segundo tensor?: tensor ([[falso, falso, falso, verdadeiro, verdadeiro],

[Falso, falso, verdadeiro, verdadeiro, falso]])

Trabalhando:

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

Trabalhe com a CPU

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

Quando estamos criando 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 um em uma linha e executam Le ().

#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)
#le () em data1 e dados2
print ("Faça os elementos no primeiro tensor é menor ou igual aos elementos no segundo tensor? : ", tocha.LE (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 menos ou iguais aos elementos no segundo tensor?: tensor ([[falso, falso, falso, verdadeiro, verdadeiro],

[Falso, falso, verdadeiro, verdadeiro, falso]])

Trabalhando:

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

Conclusão

Nesta lição de Pytorch, discutimos tocha.LT () e tocha.le (). Ambos são funções de comparação usadas para comparar elementos em dois tensores. A tocha.A função LT () compara todos os elementos em dois tensores (menor que). Ele retorna verdadeiro se o elemento no primeiro tensor for menor que o elemento no segundo tensor e falso se o elemento no primeiro tensor não for menor que o elemento no segundo tensor.

A tocha.A função le () retorna true se o elemento no primeiro tensor for menor ou igual ao elemento no segundo tensor e retornar falso se o elemento no primeiro tensor não for menor que nem igual ao elemento no segundo tensor. Também discutimos essas funções que funcionarão na CPU.