Pytorch - Media
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.
Significar()
Media () en pytorch se usa para devolver el valor promedio de los elementos presentes en el objeto tensor de entrada.
Sintaxis:
antorcha.media (tensor, tenu)Dónde:
1. El tensor es el tensor de entrada.
2. Dim es reducir la dimensión. Dim = 0 especifica la comparación de columna que obtiene el promedio a lo largo de una columna y Dim = 1 especifica la comparación de filas que obtiene el promedio a lo largo de la fila.
Ejemplo 1:
En este ejemplo, crearemos un tensor con 2 dimensiones que tenga 3 filas y 5 columnas y aplicaremos la función media () en filas y columnas.
#módulo de antorcha de Importantorcha de importación
#cree un tensor con 2 dimensiones (3 * 5)
#Con elementos aleatorios usando la función randn ()
datos = antorcha.Randn (3,5)
#mostrar
Imprimir (datos)
imprimir()
#get promedio a lo largo de columnas con media ()
Imprimir ("Media en las columnas:")
imprimir (antorcha.media (datos, dim = 0))
imprimir()
#get promedio a lo largo de filas con media ()
Imprimir ("Media en las filas:")
imprimir (antorcha.media (datos, dim = 1))
Producción:
tensor ([[1.5484, 1.4450, 0.5954, -0.1447, -1.3809],[-0.9090, -0.6124, 0.4644, 0.3485, 0.6863],
[-1.7201, 0.4546, -0.3618, 0.4858, -1.0712]])
Media en las columnas:
tensor ([-0.3602, 0.4291, 0.2326, 0.2298, -0.5886])
Media en las filas:
tensor ([0.4126, -0.0044, -0.4426])
Podemos ver que los valores medios se devuelven a través de las columnas y las filas.
Ejemplo 2:
Cree un tensor con una matriz 5 * 5 y devuelva el promedio a través de las filas y columnas.
#módulo de antorcha de Importantorcha de importación
#cree un tensor con 2 dimensiones (5 * 5)
#Con elementos aleatorios usando la función randn ()
datos = antorcha.Randn (5,5)
#mostrar
Imprimir (datos)
imprimir()
#get promedio a lo largo de columnas con media ()
Imprimir ("Media en las columnas:")
imprimir (antorcha.media (datos, dim = 0))
imprimir()
#get promedio a lo largo de filas con media ()
Imprimir ("Media en las filas:")
imprimir (antorcha.media (datos, dim = 1))
Producción:
tensor ([[-1.8994, 0.2208, -0.0023, 1.9119, 0.8428],[-1.4042, -0.9700, 0.4683, 1.5860, -0.4229],
[-0.5011, 1.7210, -0.0949, -0.8114, -0.7528],
[0.1496, 0.4154, -0.5784, 0.2983, -0.2608],
[1.4232, 0.8856, -0.7154, -0.2667, 0.6884]])
Media en las columnas:
tensor ([-0.4464, 0.4546, -0.1845, 0.5436, 0.0189])
Media en las filas:
tensor ([0.2148, -0.1486, -0.0878, 0.0048, 0.4030])
Podemos ver que se devuelven los valores medios a través de las filas y columnas.
Sin el parámetro DIM
Si no especificamos el parámetro DIM, devuelve el promedio del valor completo.
Ejemplo 1:
Cree un tensor 2D con una matriz 5*5 y devuelva el valor promedio.
#módulo de antorcha de Importantorcha de importación
#cree un tensor con 2 dimensiones (5 * 5)
#Con elementos aleatorios usando la función randn ()
datos = antorcha.Randn (5,5)
#mostrar
Imprimir (datos)
imprimir()
#get promedio con media ()
imprimir ("significa:")
imprimir (antorcha.media (datos))
Producción:
tensor ([[-1.3824, 0.5979, 0.0170, -0.1703, -0.9783],[-0.5721, -1.0704, -0.7148, -1.4605, 0.1514],
[-1.5455, 1.5261, 1.3712, -1.3692, -1.0385],
[1.0159, 0.0484, -0.4317, -1.3518, 0.9220],
[-1.5225, 0.5126, -0.2473, 0.8433, 1.0807]])
Significar :
tensor (-0.2308)
Ejemplo 2:
Cree un tensor 1D con 5 valores y devuelva el valor promedio.
#módulo de antorcha de Importantorcha de importación
#cree un tensor con 5 valores numéricos
datos = antorcha.tensor ([10.6,20.7,30.6,40.4,50.0])
#mostrar
Imprimir (datos)
imprimir()
#get promedio con media ()
imprimir ("significa:")
imprimir (antorcha.media (datos))
Producción:
tensor ([10.6000, 20.7000, 30.6000, 40.4000, 50.0000])Significar :
tensor (30.4600)
Trabajar con CPU
Si desea ejecutar una función argMax () 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 2 dimensiones que tenga 3 filas y 5 columnas con la función CPU () y aplicaremos la función media () en filas y columnas.
#módulo de antorcha de Importantorcha de importación
#cree un tensor con 2 dimensiones (3 * 5)
#Con elementos aleatorios usando la función randn ()
datos = antorcha.Randn (3,5).UPC()
#mostrar
Imprimir (datos)
imprimir()
#get promedio a lo largo de columnas con media ()
Imprimir ("Media en las columnas:")
imprimir (antorcha.media (datos, dim = 0))
imprimir()
#get promedio a lo largo de filas con media ()
Imprimir ("Media en las filas:")
imprimir (antorcha.media (datos, dim = 1))
Producción:
tensor ([[1.5484, 1.4450, 0.5954, -0.1447, -1.3809],[-0.9090, -0.6124, 0.4644, 0.3485, 0.6863],
[-1.7201, 0.4546, -0.3618, 0.4858, -1.0712]])
Media en las columnas:
tensor ([-0.3602, 0.4291, 0.2326, 0.2298, -0.5886])
Media en las filas:
tensor ([0.4126, -0.0044, -0.4426])
Podemos ver que los valores medios se devuelven a través de las columnas y las filas.
Ejemplo 2:
Cree un tensor con una matriz 5 * 5 con la función CPU () y devuelva el promedio a través de las filas y columnas.
#módulo de antorcha de Importantorcha de importación
#cree un tensor con 2 dimensiones (5 * 5)
#Con elementos aleatorios usando la función randn ()
datos = antorcha.Randn (5,5).UPC()
#mostrar
Imprimir (datos)
imprimir()
#get promedio a lo largo de columnas con media ()
Imprimir ("Media en las columnas:")
imprimir (antorcha.media (datos, dim = 0))
imprimir()
#get promedio a lo largo de filas con media ()
Imprimir ("Media en las filas:")
imprimir (antorcha.media (datos, dim = 1))
Producción:
tensor ([[-1.8994, 0.2208, -0.0023, 1.9119, 0.8428],[-1.4042, -0.9700, 0.4683, 1.5860, -0.4229],
[-0.5011, 1.7210, -0.0949, -0.8114, -0.7528],
[0.1496, 0.4154, -0.5784, 0.2983, -0.2608],
[1.4232, 0.8856, -0.7154, -0.2667, 0.6884]])
Media en las columnas:
tensor ([-0.4464, 0.4546, -0.1845, 0.5436, 0.0189])
Media en las filas:
tensor ([0.2148, -0.1486, -0.0878, 0.0048, 0.4030])
Podemos ver que se devuelven los valores medios a través de las filas y columnas.
Conclusión
En esta lección de Pytorch, aprendimos sobre la función media () y cómo aplicarla en un tensor para devolver los valores promedio a través de las columnas y filas.
También creamos un tensor con la función CPU () y devolvimos los valores promedio. Si el DIM no se especifica en dos o tensor multidimensional, devuelve valores completos en promedio.