Cómo si el objeto es un tensor de pytorch y devuelve los metadatos de un tensor en pytorch?

"En este tutorial de Pytorch, veremos cómo obtener la información del tensor dado en Pytorch.

Pytorch es un marco de código abierto disponible con un lenguaje de programación de Python.

Un tensor es una matriz multidimensional que se utiliza para almacenar los datos. Entonces, para usar un tensor, tenemos que importar el módulo de antorcha.

Es posible verificar si el objeto dado es un tensor o no.

antorcha.is_tensor () se usa para verificar si el objeto dado es tensor o no.

Si el objeto es un tensor, devolverá verdadero de otra manera, falso."

Sintaxis:

antorcha.is_tensor (objeto)

Parámetro:

El objeto se refiere a la recopilación de datos.

Ejemplo 1

Aquí, crearemos un tensor con 5 elementos y verificaremos si es un tensor o no.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D con 5 elementos
datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,0,0])
#Chek si Data1 es tensor o no
imprimir (antorcha.is_tensor (data1))

Producción:

Verdadero

Podemos ver que el objeto dado es un tensor. Entonces volvió verdadero.

Ejemplo 2

Creemos una lista con 5 elementos y verifiquemos si es tensor o no.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree una lista con 5 elementos
datos1 = [23,45,67,0,0]
#Chek si Data1 es tensor o no
imprimir (antorcha.is_tensor (data1))

Producción:

FALSO

Devolvió falso.

Ahora, veremos cómo devolver los metadatos de un tensor.

Los metadatos explican la estructura del tensor y los elementos presentes en el vector.

antorcha.tamaño()

antorcha.size () Devuelve el número total de elementos presentes en un tensor.

Sintaxis:

tensor_object.tamaño()

Donde tensor_object es el tensor.

No se necesitan parámetros.

Ejemplo 1

Creemos un tensor 1D y un tamaño de retorno.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D con 5 elementos
datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,0,0])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#Tamaño del tensor de retorno
imprimir ("tamaño:", data1.tamaño())

Producción:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 0, 0])
Tamaño: antorcha.Talla 5])

Podemos ver que 5 se devuelve ya que hay 5 elementos en el tensor anterior.

Ejemplo 2

Creemos un tensor 2D y un tamaño de retorno.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D con 5 elementos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]]))
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#Tamaño del tensor de retorno
imprimir ("tamaño:", data1.tamaño())

Producción:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Tamaño: antorcha.Tamaño ([2, 5])

Podemos ver que 2,5 se devuelve y representa 2 filas y 5 columnas.

antorcha.forma

antorcha.Shape () Devuelve la forma de un tensor.

Sintaxis:

tensor_object.forma

Donde tensor_object es el tensor.

No se necesitan parámetros.

Ejemplo 1

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D con 5 elementos
datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,0,0])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#Forma de tensor de retorno
Imprimir ("Forma:", Data1.forma)

Producción:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 0, 0])
Forma: antorcha.Talla 5])

Podemos ver que 5 se devuelve ya que hay 5 elementos en el tensor anterior.

Ejemplo 2

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D con 5 elementos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]]))
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#Forma de tensor de retorno
Imprimir ("Forma:", Data1.forma)

Producción:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Forma: antorcha.Tamaño ([2, 5])

Podemos ver que 2,5 se devuelve y representa 2 filas y 5 columnas.

antorcha.numel ()

antorcha.numel () Devuelve el número total de elementos presentes en un tensor.

Sintaxis:

tensor_object.numel ()

Donde tensor_object es el tensor.

No se necesitan parámetros.

Ejemplo 1

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D con 5 elementos
datos1 = antorcha.Tensor ([23,45,67,0,0])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#retorna el número total de elementos en un tensor
Imprimir ("Elementos totales:", Data1.numel ())

Producción:

Tensor: Tensor ([23, 45, 67, 0, 0])
Elementos totales: 5

Podemos ver que 5 se devuelve ya que hay 5 elementos en el tensor anterior.

Ejemplo 2

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D con 5 elementos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [23,45,67,0,0]]))
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#retorna el número total de elementos en un tensor
Imprimir ("Elementos totales:", Data1.numel ())

Producción:

Tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[23, 45, 67, 0, 0]])
Elementos totales: 10

Podemos ver que se devuelve 10 ya que hay un total de 10 elementos presentes en el tensor.

Conclusión

En esta lección de Pytorch, vimos cómo verificar si el objeto dado es tensor o no usando la función IS_Tensor (). Para devolver los metadatos, utilizamos métodos de tamaño () y forma para devolver el tamaño y la forma del tensor dado.