Pytorch - Isposinf

Verificaremos si los elementos en un tensor son positivos infinitos o no utilizan el método isposinf () 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.isposinf ()

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

Sintaxis:

antorcha.isposinf (tensor_object)

Parámetro:

tensor_object es un tensor.

Devolver:

Devolverá 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 positivos 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 ("Verifique el infinito positivo")
imprimir (antorcha.isposinf (data1))

Producción:

Tensor real:
tensor ([12., 34., 56., 1., inf])
Compruebe si hay infinito positivo
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 positivo infinito (verdadero)

Ejemplo 2:

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos y verificaremos si estos 5 elementos son positivos 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 ("Verifique el infinito positivo")
imprimir (antorcha.isposinf (data1))

Producción:

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

Laboral:

1. El -inf es un infinito negativo, por lo que no es positivo infinito (falso).
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 finito y no infinito (falso).
5. El inf es positivo infinito (verdadero).

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 positivos 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 ("Verifique el infinito positivo")
imprimir (antorcha.isposinf (data1))

Producción:

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

Laboral:

1. El -inf es un infinito negativo, por lo que no es positivo infinito (falso). El -inf es un infinito negativo, por lo que no es positivo infinito (falso).
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 (verdadero). El inf es positivo infinito (verdadero).

Trabajar con CPU

Si desea ejecutar una función isposinf () 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 positivos 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 ("Verifique el infinito positivo")
imprimir (antorcha.isposinf (data1))

Producción:

Tensor real:
tensor ([12., 34., 56., 1., inf])
Compruebe si hay infinito positivo
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 positivo infinito (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 positivos 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 ("Verifique el infinito positivo")
imprimir (antorcha.isposinf (data1))

Producción:

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

Laboral:

1. El -inf es un infinito negativo, por lo que no es positivo infinito (falso).
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 finito y no infinito (falso).
5. El inf es positivo infinito (verdadero).

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 positivos 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 ("Verifique el infinito positivo")
imprimir (antorcha.isposinf (data1))

Producción:

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

Laboral:

1. El -inf es un infinito negativo, por lo que no es positivo infinito (falso). El -inf es un infinito negativo, por lo que no es positivo infinito (falso).
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 (verdadero). El inf es positivo infinito (verdadero).

Conclusión

En esta lección de Pytorch, discutimos sobre la función isposinf (). Devuelve falso para los elementos si el elemento no es positivo infinito. De lo contrario, devuelve verdadero.