Pytorch - IsNeginf

Verificaremos si los elementos en un tensor son negativos infinitos o no utilizan el método isneginf () en este tutorial de pytorch.

Pytorch es un marco de código abierto disponible con un lenguaje de programación de Python. Tensor es una matriz multidimensional que se utiliza para almacenar los datos. 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.isneginf ()

IsNeginf () en pytorch devuelve verdadero para los elementos si el elemento es negativo infinito. De lo contrario, devuelve falso. Se necesita un parámetro.

Sintaxis:

antorcha.ISNEGINF (tensor_object)

Parámetro:

tensor_object es un tensor.

Devolver:

Devuelve un tensor booleano con respecto al tensor real.

Representación:

Infinito positivo - Float ('Inf')
Infinito negativo - Float (' - Inf')
No es un número - Float ('Nan')

Ejemplo 1:

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos y verificaremos si estos 5 elementos son negativos infinitos o no.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor
datos1 = antorcha.tensor ([12,34,56,1, flotante ('-inf')])
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Compruebe si hay infinito negativo")
imprimir (antorcha.isNeginf (data1))

Producción:

Tensor real:
tensor ([12., 34., 56., 1., -inf])
Verifique si hay infinito negativo
tensor ([falso, falso, falso, falso, verdadero])

Laboral:

1. Doce (12) no es infinito, por lo que es finito (falso)
2. Treinta y cuatro (34) no es infinito, por lo que es finito (falso)
3. Cincuenta y seis (56) no es infinito, por lo que es finito (falso)
4. Uno (1) no es infinito, por lo que es finito (falso)
5. El -inf es un infinito negativo (verdadero)

Ejemplo 2:

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos y verificaremos si estos 5 elementos son negativos infinitos o no.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor
datos1 = antorcha.tensor ([float ('-inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')]))
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Compruebe si hay infinito negativo")
imprimir (antorcha.isNeginf (data1))
Producción:
Tensor real:
tensor ([-inf, 34., 56., nan, inf])
Verifique si hay infinito negativo
tensor ([verdadero, falso, falso, falso, falso])

Laboral:

1. El -inf es un infinito negativo (verdadero)
2. Treinta y cuatro (34) no son ni infinitos ni nan, por lo que es finito (falso)
3. Cincuenta y seis (56) no es infinito ni nan, por lo que es finito (falso)
4. El nan no es un número, por lo que no es infinito (falso)
5. El INF es un infinito positivo, por lo que no es negativo (falso)

Ejemplo 3:

En este ejemplo, crearemos un tensor con dos dimensiones que tenga 5 elementos en cada fila y verificaremos si estos 5 elementos son negativos infinitos o no.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D
datos1 = antorcha.tensor ([[[float ('-inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')], [float ('-inf'), 100, -4, float ('nan' ), float ('inf')]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Compruebe si hay infinito negativo")
imprimir (antorcha.isNeginf (data1))

Producción:

Tensor real:
tensor ([[-inf, 34., 56., nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]])
Verifique si hay infinito negativo
tensor ([[verdadero, falso, falso, falso, falso],
[Verdadero, Falso, Falso, Falso Falso]])

Laboral:

1. El -inf es el infinito negativo (verdadero), -inf es el infinito negativo (verdadero).
2. Treinta y cuatro (34) no son ni infinitos ni nan, por lo que es finito (falso). Ciento (100) no son ni infinitos ni nan, por lo que es finito (falso).
3. Cincuenta y seis (56) no es infinito ni nan, por lo que es finito (falso). Negativo cuatro (-4) no es infinito ni nan, por lo que es finito (falso).
4. El nan no es un número, por lo que no es infinito (falso). El nan no es un número, por lo que no es infinito (falso).
5. El INF es positivo infinito (falso). El INF es positivo infinito (falso).

Trabajar con CPU

Si desea ejecutar una función ISNEGINF () en la CPU, tenemos que crear un tensor con una función CPU (). Esto se ejecutará en una máquina CPU. Cuando creamos un tensor, esta vez, 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 verificaremos si estos 5 elementos son negativos infinitos o no.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor
datos1 = antorcha.tensor ([12,34,56,1, flotante ('-inf')]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Compruebe si hay infinito negativo")
imprimir (antorcha.isNeginf (data1))

Producción:

Tensor real:
tensor ([12., 34., 56., 1., -inf])
Verifique si hay infinito negativo
tensor ([falso, falso, falso, falso, verdadero])

Laboral:

1. Doce (12) no es infinito, por lo que es finito (falso).
2. Treinta y cuatro (34) no es infinito, por lo que es finito (falso).
3. Cincuenta y seis (56) no es infinito, por lo que es finito (falso).
4. Uno (1) no es infinito, por lo que es finito (falso).
5. El -inf es un infinito negativo (verdadero).

Ejemplo 2:

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos en la CPU y verificaremos si estos 5 elementos son negativos infinitos o no.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor
datos1 = antorcha.tensor ([float ('-inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')])).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Compruebe si hay infinito negativo")
imprimir (antorcha.isNeginf (data1))

Producción:

Tensor real:
tensor ([-inf, 34., 56., nan, inf])
Verifique si hay infinito negativo
tensor ([verdadero, falso, falso, falso, falso])

Laboral:

1. El -inf es un infinito negativo (verdadero).
2. Treinta y cuatro (34) no son ni infinitos ni nan, por lo que es finito (falso).
3. Cincuenta y seis (56) no es infinito ni nan, por lo que es finito (falso).
4. El nan no es un número, por lo que no es infinito (falso).
5. El INF es un infinito positivo, por lo que no es negativo (falso).

Ejemplo 3:

En este ejemplo, crearemos un tensor con dos dimensiones que tenga 5 elementos en la CPU en cada fila y verificaremos si estos 5 elementos son negativos infinitos o no.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D
datos1 = antorcha.tensor ([[[float ('-inf'), 34,56, float ('nan'), float ('inf')], [float ('-inf'), 100, -4, float ('nan' ), float ('inf')]]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Compruebe si hay infinito negativo")
imprimir (antorcha.isNeginf (data1))

Producción:

Tensor real:
tensor ([[-inf, 34., 56., nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]])
Verifique si hay infinito negativo
tensor ([[verdadero, falso, falso, falso, falso],
[Verdadero, Falso, Falso, Falso Falso]])

Laboral:

1. El -inf es un infinito negativo (verdadero). El -inf es un infinito negativo (verdadero).
2. Treinta y cuatro (34) no son ni infinitos ni nan, por lo que es finito (falso). Ciento (100) no son ni infinitos ni nan, por lo que es finito (falso).
3. Cincuenta y seis (56) no es infinito ni nan, por lo que es finito (falso). Negativo cuatro (-4) no es infinito ni nan, por lo que es finito (falso).
4. El nan no es un número, por lo que no es infinito (falso). El nan no es un número, por lo que no es infinito (falso).
5. El INF es positivo infinito (falso). El INF es positivo infinito (falso).

Conclusión

En esta lección de Pytorch, discutimos sobre el método isNeginf (). Devuelve falso para los elementos si el elemento no es un infinito negativo. De lo contrario, devuelve verdadero.