torche.GT et torche.GE fonctionne à Pytorch

Dans ce didacticiel Pytorch, nous verrons comment effectuer des opérations de comparaison à l'aide de la torche.gt () et torche.Méthodes GE () en pytorch

Pytorch est un cadre open source disponible avec un langage de programmation Python. Nous pouvons traiter les données en pytorch sous la forme d'un tenseur.

Un tenseur est un tableau multidimensionnel utilisé pour stocker les données. 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.Fonction GT ()

Le torche.LT () à Pytorch est utilisé pour comparer tous les éléments en deux tenseurs (plus grand que). Il renvoie vrai si l'élément du premier tenseur est supérieur à l'élément du deuxième tenseur et revient faux si l'élément du premier tenseur n'est pas supérieur à l'élément du deuxième tenseur. Il faut deux paramètres.

Syntaxe

torche.GT (Tensor_Object1, Tensor_Object2)

Paramètres

1. Tensor_Object1 est le premier tenseur
2. Tensor_Object2 est le deuxième tensor

Retour
Il renverra un tenseur avec les valeurs booléennes.

Exemple 1
Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs unidimensionnels: Data1 et Data2 avec 5 valeurs numériques pour effectuer GT ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 1D - data1 avec 5 valeurs numériques
data1 = torche.Tensor ([0,45,67,0,23])
#create un tenseur 1D - data2 avec 5 valeurs numériques
data2 = torche.Tensor ([0,0,55,78,23])
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#gt () sur data1 et data2
Print ("Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs aux éléments du deuxième tenseur? : ",torche.gt (data1, data2))

Sortir

Premier tenseur: tenseur ([0, 45, 67, 0, 23])
Deuxième tenseur: tenseur ([0, 0, 55, 78, 23])

Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs aux éléments du deuxième tenseur? : Tensor ([faux, vrai, vrai, faux, faux])

Fonctionnement

1. 0 supérieur à 0 - faux
2. 45 supérieur à 0 - vrai
3. 67 supérieur à 55 - Vrai
4. 0 supérieur à 78 - faux
5. 23 supérieur à 23 - faux

Exemple 2
Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs bidimensionnels: Data1 et Data2 avec 5 valeurs numériques chacune en ligne et effectuer GT ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data1 = torche.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])
#create un tenseur 2D - data2 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data2 = torche.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#gt () sur data1 et data2
Print ("Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs aux éléments du deuxième tenseur? : ",torche.gt (data1, data2))

Sortir

Premier tenseur: tenseur ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Deuxième tenseur: tenseur ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs aux éléments du deuxième tenseur? : Tensor ([[vrai, vrai, vrai, faux, faux],
[Vrai, vrai, faux, faux, vrai]])

Fonctionnement

1. 23 supérieur à 0 - vrai, 12 supérieur à 10 - vrai
2. 45 supérieur à 0 - vrai, 21 supérieur à 20 - vrai
3. 67 supérieur à 55 - vrai, 34 supérieur à 44 - faux
4. 0 supérieur à 78 - faux, 56 supérieur à 56 - faux
5. 0 supérieur à 23 - faux, 78 supérieur à 0 - vrai

Travailler avec le processeur
Si vous souhaitez exécuter une fonction GT () 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
Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs bidimensionnels: Data1 et Data2 avec 5 valeurs numériques chacune en ligne et effectuer GT ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data1 = torche.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]).CPU()
#create un tenseur 2D - data2 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data2 = torche.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]).CPU()
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#gt () sur data1 et data2
Print ("Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs aux éléments du deuxième tenseur? : ",torche.gt (data1, data2))

Sortir

Premier tenseur: tenseur ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Deuxième tenseur: tenseur ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs aux éléments du deuxième tenseur?
Tensor ([[vrai, vrai, vrai, faux, faux],
[Vrai, vrai, faux, faux, vrai]])

Fonctionnement

1. 23 supérieur à 0 - vrai, 12 supérieur à 10 - vrai
2. 45 supérieur à 0 - vrai, 21 supérieur à 20 - vrai
3. 67 supérieur à 55 - vrai, 34 supérieur à 44 - faux
4. 0 supérieur à 78 - faux, 56 supérieur à 56 - faux
5. 0 supérieur à 23 - faux, 78 supérieur à 0 - vrai

torche.fonction ge ()

Le torche.La fonction GE () dans Pytorch est utilisée pour comparer tous les éléments en deux tenseurs (Plus grand ou égal à). Il revient vrai si l'élément du premier tenseur est supérieur ou égal à l'élément du deuxième tenseur et faux si l'élément du premier tenseur n'est ni supérieur ni égal à l'élément du deuxième tenseur. Il faut deux paramètres.

Syntaxe

torche.ge (Tensor_Object1, Tensor_Object2)
Paramètres

1. Tensor_Object1 est le premier tenseur


2. Tensor_Object2 est le deuxième tensor

Retour
Il renverra un tenseur avec les valeurs booléennes.
Exemple 1
Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs unidimensionnels: Data1 et Data2 avec 5 valeurs numériques pour effectuer GE ().
[cc lang = "python" width = "100%" height = "100%" échappé = "true" thème = "Blackboard" Nowrap = "0"]
Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 1D - data1 avec 5 valeurs numériques
data1 = torche.Tensor ([0,45,67,0,23])
#create un tenseur 1D - data2 avec 5 valeurs numériques
data2 = torche.Tensor ([0,0,55,78,23])
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#ge () sur data1 et data2
Print ("Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs ou égaux aux éléments du deuxième tenseur? : ",torche.ge (data1, data2))

Sortir

Premier tenseur: tenseur ([0, 45, 67, 0, 23])
Deuxième tenseur: tenseur ([0, 0, 55, 78, 23])
Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs ou égaux aux éléments du deuxième tenseur? : Tensor ([vrai, vrai, vrai, faux, vrai])

Fonctionnement

1. 0 supérieur ou égal à 0 - vrai
2. 45 supérieur ou égal à 0 - vrai
3. 67 supérieur ou égal à 55 - Vrai
4. 0 supérieur ou égal à 78 - faux
5. 23 SS plus grande que ou égal à 23 - Vrai

Exemple 2
Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs bidimensionnels: Data1 et Data2 avec 5 valeurs numériques chacune en ligne et effectuer GE ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data1 = torche.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])
#create un tenseur 2D - data2 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data2 = torche.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#ge () sur data1 et data2
Print ("Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs ou égaux aux éléments du deuxième tenseur? : ",torche.ge (data1, data2))

Sortir

Premier tenseur: tenseur ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Deuxième tenseur: tenseur ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs ou égaux aux éléments du deuxième tenseur? : Tensor ([[vrai, vrai, vrai, faux, faux],
[Vrai, vrai, faux, vrai, vrai]])

Fonctionnement

1. 23 supérieur ou égal à 0 - vrai, 12 supérieur ou égal à 10 - vrai
2. 45 supérieur ou égal à 0 - vrai, 21 supérieur ou égal à 20 - Vrai
3. 67 supérieur ou égal à 55 - vrai, 34 supérieur ou égal à 44 - faux
4. 0 supérieur ou égal à 78 - faux, 56 supérieur ou égal à 56 - Vrai
5. 0 supérieur ou égal à 23 - faux, 78 supérieur ou égal à 0 - vrai

Travailler avec le processeur
Si vous souhaitez exécuter une fonction ge () 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
Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs bidimensionnels: Data1 et Data2 avec 5 valeurs numériques chacune en ligne et effectuer GE ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data1 = torche.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]).CPU()
#create un tenseur 2D - data2 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data2 = torche.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]).CPU()
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#ge () sur data1 et data2
Print ("Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs ou égaux aux éléments du deuxième tenseur? : ",torche.ge (data1, data2))

Sortir

Premier tenseur: tenseur ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Deuxième tenseur: tenseur ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Les éléments du premier tenseur sont-ils supérieurs ou égaux aux éléments du deuxième tenseur? Tensor ([[vrai, vrai, vrai, faux, faux],
[Vrai, vrai, faux, vrai, vrai]])

Fonctionnement

1. 23 supérieur ou égal à 0 - vrai, 12 supérieur ou égal à 10 - vrai
2. 45 supérieur ou égal à 0 - vrai, 21 supérieur ou égal à 20 - Vrai
3. 67 supérieur ou égal à 55 - vrai, 34 supérieur ou égal à 44 - faux
4. 0 supérieur ou égal à 78 - faux, 56 supérieur ou égal à 56 - Vrai
5. 0 supérieur ou égal à 23 - faux, 78 supérieur ou égal à 0 - vrai

Conclusion

Dans cette leçon de pytorch, nous avons discuté de la torche.gt () et torche.ge (). Les deux sont des fonctions de comparaison utilisées pour comparer les éléments en deux tenseurs. La torche.gt () compare tous les éléments en deux tenseurs (plus grand que). Il renvoie vrai si l'élément du premier tenseur est supérieur à l'élément du deuxième tenseur et revient faux si l'élément du premier tenseur n'est pas supérieur à l'élément du deuxième tenseur.

La torche.ge () revient vrai si l'élément du premier tenseur est supérieur ou égal à l'élément du deuxième tenseur et revient faux si l'élément du premier tenseur n'est ni supérieur ni égal à l'élément du deuxième tenseur. Nous avons également discuté de ces fonctions qui fonctionneront sur un processeur.