Pytorch - Todos

"En este tutorial de Pytorch, verificaremos si los elementos en el tensor se evalúan en verdadero usando el método all ().

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.

Para crear un tensor, el método utilizado es tensor () "

Sintaxis:

antorcha.Tensor (datos)

Donde los datos son una matriz multidimensional.

antorcha.todo()

antorcha.all () en pytorch devuelve verdadero si los valores en un tensor no son iguales a 0 o falso. Si alguno de los valores en un tensor es igual a 0 o falso, devolverá falso.

Se necesita un parámetro.

Sintaxis:

antorcha.Todos (tensor_object)

Parámetro:

tensor_object es un tensor.

Ejemplo 1

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos y aplique todo () función para verificar la funcionalidad.

#Primero importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree un tensor 1D
datos1 = antorcha.tensor ([2,3,0,3,4])
#mostrar
Imprimir ("Elementos reales en el tensor:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Hacer todos los elementos en un tensor no son iguales a 0? ")
#All () en Pytorch
imprimir (antorcha.todos (data1))

Producción:

Elementos reales en el tensor:
Tensor ([2, 3, 0, 3, 4])
Todos los elementos en un tensor no son iguales a 0?
tensor (falso)

Aquí, podemos encontrar 0 en la cuarta posición. Entonces todos () devuelto falso.

Ejemplo 2

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos y aplique todo () función para verificar la funcionalidad.

#Primero importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree un tensor 1D
datos1 = antorcha.tensor ([2,3,4,3,4])
#mostrar
Imprimir ("Elementos reales en el tensor:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Hacer todos los elementos en un tensor no son iguales a 0? ")
#All () en Pytorch
imprimir (antorcha.todos (data1))

Producción:

Elementos reales en el tensor:
Tensor ([2, 3, 4, 3, 4])
Todos los elementos en un tensor no son iguales a 0?
tensor (verdadero)

Aquí, no podemos encontrar 0 en el tensor. Entonces todo () devolvió verdadero.

Ejemplo 3

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos booleanos y aplicaremos todo () función para verificar la funcionalidad.

#Primero importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree un tensor 1D
datos1 = antorcha.tensor ([Verdadero, falso, verdadero, verdadero, verdadero])
#mostrar
Imprimir ("Elementos reales en el tensor:")
Imprimir (Data1)
imprimir ("Haz todos los elementos en un tensor no son iguales a falso? ")
#All () en Pytorch
imprimir (antorcha.todos (data1))

Producción:

Elementos reales en el tensor:
tensor ([Verdadero, falso, verdadero, verdadero, verdadero])
Todos los elementos en un tensor no son iguales a falsos?
tensor (falso)

Aquí, podemos encontrar falso en el tensor. Entonces todos () devuelto falso.

Trabajar con CPU

Si desea ejecutar una función All () en la CPU, entonces tenemos que crear un tensor con una función CPU (). Esto se ejecutará en una máquina CPU.

Cuando estamos creando un tensor, en este momento, podemos usar la función CPU ().

Sintaxis:

antorcha.Tensor (datos).UPC()

Ejemplo 1

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos en la CPU y aplicaremos todo () función para verificar la funcionalidad.

#Primero importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree un tensor 1D
datos1 = antorcha.tensor ([2,3,0,3,4]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Elementos reales en el tensor:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Hacer todos los elementos en un tensor no son iguales a 0? ")
#All () en Pytorch
imprimir (antorcha.todos (data1))

Producción:

Elementos reales en el tensor:
Tensor ([2, 3, 0, 3, 4])
Todos los elementos en un tensor no son iguales a 0?
tensor (falso)

Aquí, podemos encontrar 0 en la cuarta posición. Entonces todos () devuelto falso.

Ejemplo 2

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos en la CPU y aplicaremos todo () función para verificar la funcionalidad.

#Primero importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree un tensor 1D
datos1 = antorcha.tensor ([2,3,4,3,4]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Elementos reales en el tensor:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Hacer todos los elementos en un tensor no son iguales a 0? ")
#All () en Pytorch
imprimir (antorcha.todos (data1))

Producción:

Elementos reales en el tensor:
Tensor ([2, 3, 4, 3, 4])
Todos los elementos en un tensor no son iguales a 0?
tensor (verdadero)

Aquí, no podemos encontrar 0 en el tensor. Entonces todo () devolvió verdadero.

Ejemplo 3

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos booleanos en la CPU y aplicaremos toda la función () para verificar la funcionalidad.

#Primero importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree un tensor 1D
datos1 = antorcha.tensor ([Verdadero, falso, verdadero, verdadero, verdadero]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Elementos reales en el tensor:")
Imprimir (Data1)
imprimir ("Haz todos los elementos en un tensor no son iguales a falso? ")
#All () en Pytorch
imprimir (antorcha.todos (data1))

Producción:

Elementos reales en el tensor:
tensor ([Verdadero, falso, verdadero, verdadero, verdadero])
Todos los elementos en un tensor no son iguales a falsos?
tensor (falso)

Aquí, podemos encontrar falso en el tensor. Entonces todos () devuelto falso.

Conclusión

En esta lección de Pytorch, discutimos la función All (). Devuelve verdadero si los valores en un tensor no son iguales a 0 o falsos. Si alguno de los valores en un tensor es igual a 0 o falso, devolverá falso. Vimos 3 ejemplos diferentes y también trabajamos en estos ejemplos en una máquina de CPU.