Pytorch - Float_Power

Pytorch es un marco de código abierto para el lenguaje de programación de Python.

Un tensor es una matriz multidimensional que se utiliza para almacenar 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.float_power ()

Eleva los elementos al poder del exponente en un tensor y devuelve todos los elementos en un tensor con doble precisión. Se necesitan dos parámetros.

Sintaxis:
antorcha.float_power (tensor_object, exponente)

Parámetros:

1. Se necesita un objeto tensor como el primer parámetro.
2. Un exponente eleva los valores en un tensor.

Ejemplo 1:
Creemos un tensor 1D que tiene cinco elementos y eleva los elementos al poder de cuatro.

#Importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree 1D tensor matriz
datos1 = antorcha.tensor ([1,2,3,4,5])
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Levante a Power-4:")
#Power of 4
imprimir (antorcha.float_power (data1,4))

Producción:

Tensor real:
tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Elevar a Power-4:
tensor ([1., dieciséis., 81., 256., 625.], dtype = antorcha.Float64)

Laboral:
1^4 = 1
2^4 = 16
3^4 = 81
4^4 = 256
5^4 = 625

Ejemplo 2:
Creemos un tensor 2D que tiene cinco elementos en cada fila y eleva los elementos al poder de dos.

#Importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree 1D tensor matriz
datos1 = antorcha.Tensor ([[1,2,3,4,5], [0,0,0,0,0]]))
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Levante a Power-2:")
#Power of 2
imprimir (antorcha.float_power (data1,2))

Producción:

Tensor real:
Tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[0, 0, 0, 0, 0]])
Elevar a Power-2:
tensor ([[1., 4., 9., dieciséis., 25.],
[0., 0., 0., 0., 0.]], dtype = antorcha.Float64)

Laboral:
1^2 = 1, 0^2 = 0
2^2 = 4, 0^2 = 0
3^2 = 9, 0^2 = 0
4^2 = 16, 0^2 = 0
5^2 = 25, 0^2 = 0

Trabajar con CPU

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

En este momento, cuando estamos creando un tensor, podemos usar la función CPU ().

Sintaxis:
antorcha.Tensor (datos).UPC()

Ejemplo 1:
Creemos un tensor 1D que tiene cinco elementos en la CPU y plantea los elementos al poder de cuatro.

#Importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree 1D tensor matriz
datos1 = antorcha.tensor ([1,2,3,4,5]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Levante a Power-4:")
#Power of 4
imprimir (antorcha.float_power (data1,4))

Producción:

Tensor real:
tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Elevar a Power-4:
tensor ([1., dieciséis., 81., 256., 625.], dtype = antorcha.Float64)

Laboral:
1^4 = 1
2^4 = 16
3^4 = 81
4^4 = 256
5^4 = 625

Ejemplo 2:
Creemos un tensor 2D que tiene cinco elementos en la CPU en cada fila y eleva los elementos al poder de dos.

#Importar el módulo de antorcha
antorcha de importación
#cree 1D tensor matriz
datos1 = antorcha.Tensor ([[1,2,3,4,5], [0,0,0,0,0]])).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Levante a Power-2:")
#Power of 2
imprimir (antorcha.float_power (data1,2))

Producción:

Tensor real:
Tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[0, 0, 0, 0, 0]])
Elevar a Power-2:
tensor ([[1., 4., 9., dieciséis., 25.],
[0., 0., 0., 0., 0.]], dtype = antorcha.Float64)

Laboral:
1^2 = 1, 0^2 = 0
2^2 = 4, 0^2 = 0
3^2 = 9, 0^2 = 0
4^2 = 16, 0^2 = 0
5^2 = 25, 0^2 = 0

Conclusión

En esta lección de Pytorch, discutimos la función float_power (). Eleva los elementos al poder del exponente en un tensor y devuelve todos los elementos en un tensor con doble precisión. Vimos dos ejemplos diferentes y también trabajamos estos ejemplos en una máquina de CPU.