Pytorch - tout

«Dans ce didacticiel Pytorch, nous vérifierons si les éléments du tenseur évaluent à TRUE en utilisant la méthode All ().

Pytorch est un cadre open source disponible avec un langage de programmation Python.

Un tenseur est un tableau multidimensionnel utilisé pour stocker les données. Donc, pour utiliser un tenseur, nous devons importer le module de torche.

Pour créer un tenseur, la méthode utilisée est tenseur () »

Syntaxe:

torche.tenseur (données)

Où les données sont un tableau multidimensionnel.

torche.tous()

torche.tout () dans Pytorch renvoie vrai si les valeurs dans un tenseur ne sont pas égales à 0 ou fausse. Si l'une des valeurs dans un tenseur est égale à 0 ou fausse, il renverra faux.

Il faut un paramètre.

Syntaxe:

torche.Tous (Tensor_Object)

Paramètre:

Tensor_Object est un tenseur.

Exemple 1

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a 5 éléments et appliquer la fonction all () pour vérifier la fonctionnalité.

#first Importer le module de torche
Importer une torche
#Create un tenseur 1D
data1 = torche.tenseur ([2,3,0,3,4])
#afficher
Imprimer ("Éléments réels dans le tenseur:")
Imprimer (DATA1)
imprimer ("tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à 0? ")
#all () en pytorch
imprimer (torche.tout (data1))

Sortir:

Éléments réels dans le tenseur:
tenseur ([2, 3, 0, 3, 4])
Tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à 0?
tenseur (faux)

Ici, nous pouvons trouver 0 en 4ème position. Donc tout () est retourné faux.

Exemple 2

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a 5 éléments et appliquer la fonction all () pour vérifier la fonctionnalité.

#first Importer le module de torche
Importer une torche
#Create un tenseur 1D
data1 = torche.tenseur ([2,3,4,3,4])
#afficher
Imprimer ("Éléments réels dans le tenseur:")
Imprimer (DATA1)
imprimer ("tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à 0? ")
#all () en pytorch
imprimer (torche.tout (data1))

Sortir:

Éléments réels dans le tenseur:
tenseur ([2, 3, 4, 3, 4])
Tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à 0?
Tensor (vrai)

Ici, nous ne trouvons pas 0 dans le tenseur. Donc tout () est revenu vrai.

Exemple 3

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a 5 éléments booléens et appliquer la fonction all () pour vérifier la fonctionnalité.

#first Importer le module de torche
Importer une torche
#Create un tenseur 1D
data1 = torche.Tensor ([vrai, faux, vrai, vrai, vrai])
#afficher
Imprimer ("Éléments réels dans le tenseur:")
Imprimer (DATA1)
imprimer ("tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à faux? ")
#all () en pytorch
imprimer (torche.tout (data1))

Sortir:

Éléments réels dans le tenseur:
Tensor ([vrai, faux, vrai, vrai, vrai])
Tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à False?
tenseur (faux)

Ici, nous pouvons trouver Faux dans le tenseur. Donc tout () est retourné faux.

Travailler avec le processeur

Si vous souhaitez exécuter une fonction all () sur le CPU, alors nous devons créer un tenseur avec une fonction CPU (). Cela fonctionnera sur une machine CPU.

Lorsque nous créons un tenseur, pour le moment, nous pouvons utiliser la fonction CPU ().

Syntaxe:

torche.tenseur (données).CPU()

Exemple 1

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a 5 éléments sur le CPU et appliquer la fonction all () pour vérifier la fonctionnalité.

#first Importer le module de torche
Importer une torche
#Create un tenseur 1D
data1 = torche.tenseur ([2,3,0,3,4]).CPU()
#afficher
Imprimer ("Éléments réels dans le tenseur:")
Imprimer (DATA1)
imprimer ("tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à 0? ")
#all () en pytorch
imprimer (torche.tout (data1))

Sortir:

Éléments réels dans le tenseur:
tenseur ([2, 3, 0, 3, 4])
Tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à 0?
tenseur (faux)

Ici, nous pouvons trouver 0 en 4ème position. Donc tout () est retourné faux.

Exemple 2

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a 5 éléments sur le CPU et appliquer la fonction all () pour vérifier la fonctionnalité.

#first Importer le module de torche
Importer une torche
#Create un tenseur 1D
data1 = torche.tenseur ([2,3,4,3,4]).CPU()
#afficher
Imprimer ("Éléments réels dans le tenseur:")
Imprimer (DATA1)
imprimer ("tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à 0? ")
#all () en pytorch
imprimer (torche.tout (data1))

Sortir:

Éléments réels dans le tenseur:
tenseur ([2, 3, 4, 3, 4])
Tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à 0?
Tensor (vrai)

Ici, nous ne trouvons pas 0 dans le tenseur. Donc tout () est revenu vrai.

Exemple 3

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur avec une dimension qui a 5 éléments booléens sur le CPU et appliquer la fonction all () pour vérifier la fonctionnalité.

#first Importer le module de torche
Importer une torche
#Create un tenseur 1D
data1 = torche.Tensor ([vrai, faux, vrai, vrai, vrai]).CPU()
#afficher
Imprimer ("Éléments réels dans le tenseur:")
Imprimer (DATA1)
imprimer ("tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à faux? ")
#all () en pytorch
imprimer (torche.tout (data1))

Sortir:

Éléments réels dans le tenseur:
Tensor ([vrai, faux, vrai, vrai, vrai])
Tous les éléments dans un tenseur ne sont pas égaux à False?
tenseur (faux)

Ici, nous pouvons trouver Faux dans le tenseur. Donc tout () est retourné faux.

Conclusion

Dans cette leçon de pytorch, nous avons discuté de la fonction all (). Il renvoie vrai si les valeurs dans un tenseur ne sont pas égales à 0 ou fausse. Si l'une des valeurs dans un tenseur est égale à 0 ou fausse, il renverra faux. Nous avons vu 3 exemples différents et avons également travaillé sur ces exemples sur une machine CPU.