Pytorch - RSQRT

Devolveremos la raíz cuadrada recíproca de todos los elementos en el tensor utilizando el método sqrt () 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.rsqrt ()

Sqrt () en pytorch devuelve la raíz cuadrada recíproca de cada elemento en el tensor de pytorch. Se necesita un parámetro.

Sintaxis:

antorcha.RSQRT (tensor_object)

Parámetro:

tensor_object es un tensor

Ejemplo 1:

En este ejemplo, crearemos un tensor con una dimensión que tenga 5 elementos y devuelva las raíces cuadradas recíprocas de estos 5 elementos en un tensor.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor
datos1 = antorcha.tensor ([12,34,56,1,10])
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Root cuadrado recíproco:")
imprimir (antorcha.RSQRT (data1))

Producción:

Tensor real:
Tensor ([12, 34, 56, 1, 10])
Raíz cuadrada recíproca:
tensor ([0.2887, 0.1715, 0.1336, 1.0000, 0.3162])

Laboral:

1. 1/√12 = 0.2887
2. 1/√34 = 0.1715
3. 1/√56 = 0.1336
4. 1/√1 = 1.0000
5. 1/√10 = 0.3162

Ejemplo 2:

En este ejemplo, crearemos un tensor con dos dimensiones que tenga 5 elementos en cada fila y devolveremos la raíz cuadrada recíproca de los elementos.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D
datos1 = antorcha.Tensor ([[45,67,21,23,2], [2,3,4,5,6]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Root cuadrado recíproco:")
imprimir (antorcha.RSQRT (data1))

Producción:

Tensor real:
Tensor ([[45, 67, 21, 23, 2],
[2, 3, 4, 5, 6]])
Raíz cuadrada recíproca:
tensor ([[0.1491, 0.1222, 0.2182, 0.2085, 0.7071],
[0.7071, 0.5774, 0.5000, 0.4472, 0.4082]])

Laboral:

1. 1/√45 = 0.1491, 1/√2 = 0.7071
2. 1/√67 = 0.1222, 1/√3 = 0.5774
3. 1/√21 = 0.2182, 1/√4 = 0.5000
4. 1/√23 = 0.2085, 1/√5 = 0.4472
5. 1/√2 = 0.7071, 1/√6 = 0.4082

Trabajar con CPU

Si desea ejecutar una función rsqrt () 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 devolveremos las raíces cuadradas recíprocas de estos 5 elementos en un tensor.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor
datos1 = antorcha.tensor ([12,34,56,1,10]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Root cuadrado recíproco:")
imprimir (antorcha.RSQRT (data1))

Producción:

Tensor real:
Tensor ([12, 34, 56, 1, 10])
Raíz cuadrada recíproca:
tensor ([0.2887, 0.1715, 0.1336, 1.0000, 0.3162])

Laboral:

1. 1/√12 = 0.2887
2. 1/√34 = 0.1715
3. 1/√56 = 0.1336
4. 1/√1 = 1.0000
5. 1/√10 = 0.3162

Ejemplo 2:

En este ejemplo, crearemos un tensor con dos dimensiones que tenga 5 elementos en la CPU en cada fila y devolveremos la raíz cuadrada recíproca de los elementos.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D
datos1 = antorcha.Tensor ([[45,67,21,23,2], [2,3,4,5,6]]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensor real:")
Imprimir (Data1)
Imprimir ("Root cuadrado recíproco:")
imprimir (antorcha.RSQRT (data1))

Producción:

Tensor real:
Tensor ([[45, 67, 21, 23, 2],
[2, 3, 4, 5, 6]])
Raíz cuadrada recíproca:
tensor ([[0.1491, 0.1222, 0.2182, 0.2085, 0.7071],
[0.7071, 0.5774, 0.5000, 0.4472, 0.4082]])

Laboral:

1. 1/√45 = 0.1491, 1/√2 = 0.7071
2. 1/√67 = 0.1222, 1/√3 = 0.5774
3. 1/√21 = 0.2182, 1/√4 = 0.5000
4. 1/√23 = 0.2085, 1/√5 = 0.4472
5. 1/√2 = 0.7071, 1/√6 = 0.4082

Conclusión

En esta lección de Pytorch, discutimos sobre la función rsqrt (). Devuelve la raíz cuadrada recíproca de cada elemento en el tensor Pytorch. Discutimos los dos ejemplos con los diferentes tensores dimensionales para realizar la función rsqrt ().