Pytorch -hstack

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.hstack ()

antorcha.hstack () se une a dos o más tensores horizontalmente,

Sintaxis:
antorcha.hstack (tensor_object1, tensor_object2, ...)

Parámetro:
Se necesitan dos o más tensores.

Ejemplo 1:
En este ejemplo, crearemos dos tensores unidimensionales y nos uniremos horizontalmente usando una antorcha.hstack ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree 2 tensores
datos1 = antorcha.Tensor ([10,20,40,50])
data2 = antorcha.tensor ([2,3,4,5])
#mostrar
Imprimir ("Tensores reales:")
Imprimir (Data1)
Imprimir (Data2)
#unir dos tensores
Imprimir ("unido tensor:", antorcha.hstack ((data1, data2)))

Producción:

Tensores reales:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Tensor unido: Tensor ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5])
Dos tensores se unieron horizontalmente.

Ejemplo 2:
En este ejemplo, crearemos cinco tensores unidimensionales y nos uniremos horizontalmente usando una antorcha.hstack ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree 5 tensores
datos1 = antorcha.Tensor ([10,20,40,50])
data2 = antorcha.tensor ([2,3,4,5])
datos3 = antorcha.tensor ([12])
data4 = antorcha.Tensor ([100])
Data5 = antorcha.Tensor ([120,456])
#mostrar
Imprimir ("Tensores reales:")
Imprimir (Data1)
Imprimir (Data2)
Imprimir (Data3)
Imprimir (Data4)
Imprimir (Data5)
#unir a cinco tensores
Imprimir ("unido tensor:", antorcha.Hstack ((Data1, Data2, Data3, Data4, Data5)))

Producción:

Tensores reales:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
tensor ([12])
Tensor ([100])
Tensor ([120, 456])
Tensor unido: Tensor ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120, 456])

Cinco tensores se unen horizontalmente.

Ejemplo 3:
En este ejemplo, crearemos cinco tensores bidimensionales y nos uniremos horizontalmente usando una antorcha.hstack ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree 5 tensores con 2 dimensiones cada uno
datos1 = antorcha.Tensor ([[10,20,40,50], [1,2,3,4]])
data2 = antorcha.Tensor ([[2,3,4,5], [20,70,89,0]]))
datos3 = antorcha.Tensor ([[12], [56]])
data4 = antorcha.Tensor ([[100], [67]])
Data5 = antorcha.Tensor ([[120], [456]])
#mostrar
Imprimir ("Tensores reales:")
Imprimir (Data1)
Imprimir (Data2)
Imprimir (Data3)
Imprimir (Data4)
Imprimir (Data5)
#unir a cinco tensores
Imprimir ("unido tensor:", antorcha.Hstack ((Data1, Data2, Data3, Data4, Data5)))

Producción:

Tensores reales:
Tensor ([[10, 20, 40, 50],
[1, 2, 3, 4]])
Tensor ([[2, 3, 4, 5],
[20, 70, 89, 0]])
tensor ([[12],
[56]])
tensor ([[100],
[67]])
Tensor ([[120],
[456]])
Tensor unido: Tensor ([[10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120],
[1, 2, 3, 4, 20, 70, 89, 0, 56, 67, 456]])

Cinco tensores se unen horizontalmente.

Trabajar con CPU

Si desea ejecutar una función hstack () 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:
En este ejemplo, crearemos dos tensores unidimensionales en la CPU y nos uniremos horizontalmente usando una antorcha.hstack ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree 2 tensores
datos1 = antorcha.Tensor ([10,20,40,50].UPC()
data2 = antorcha.tensor ([2,3,4,5].UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensores reales:")
Imprimir (Data1)
Imprimir (Data2)
#unir dos tensores
Imprimir ("unido tensor:", antorcha.hstack ((data1, data2)))

Producción:

Tensores reales:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Tensor unido: Tensor ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5])

Dos tensores se unen horizontalmente.

Ejemplo 2:

En este ejemplo, crearemos cinco tensores unidimensionales en la CPU y nos uniremos horizontalmente usando una antorcha.hstack ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree 5 tensores
datos1 = antorcha.Tensor ([10,20,40,50]).UPC()
data2 = antorcha.tensor ([2,3,4,5]).UPC()
datos3 = antorcha.tensor ([12]).UPC()
data4 = antorcha.Tensor ([100]).UPC()
Data5 = antorcha.Tensor ([120,456]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensores reales:")
Imprimir (Data1)
Imprimir (Data2)
Imprimir (Data3)
Imprimir (Data4)
Imprimir (Data5)
#unir a cinco tensores
Imprimir ("unido tensor:", antorcha.Hstack ((Data1, Data2, Data3, Data4, Data5)))

Producción:

Tensores reales:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
tensor ([12])
Tensor ([100])
Tensor ([120, 456])
Tensor unido: Tensor ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120, 456])

Cinco tensores se unen horizontalmente.

Ejemplo 3:
En este ejemplo, crearemos cinco tensores bidimensionales en la CPU y nos uniremos horizontalmente usando una antorcha.hstack ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree 5 tensores con 2 dimensiones cada uno
datos1 = antorcha.Tensor ([[10,20,40,50], [1,2,3,4]]).UPC()
data2 = antorcha.Tensor ([[2,3,4,5], [20,70,89,0]])).UPC()
datos3 = antorcha.Tensor ([[12], [56]]).UPC()
data4 = antorcha.Tensor ([[100], [67]]).UPC()
Data5 = antorcha.Tensor ([[120], [456]]).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Tensores reales:")
Imprimir (Data1)
Imprimir (Data2)
Imprimir (Data3)
Imprimir (Data4)
Imprimir (Data5)
#unir a cinco tensores
Imprimir ("unido tensor:", antorcha.Hstack ((Data1, Data2, Data3, Data4, Data5)))

Producción:

Tensores reales:
Tensor ([[10, 20, 40, 50],
[1, 2, 3, 4]])
Tensor ([[2, 3, 4, 5],
[20, 70, 89, 0]])
tensor ([[12],
[56]])
tensor ([[100],
[67]])
Tensor ([[120],
[456]])
Tensor unido: Tensor ([[10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120],
[1, 2, 3, 4, 20, 70, 89, 0, 56, 67, 456]])

Cinco tensores se unen horizontalmente.

Conclusión

Vimos cómo unir dos o más tensores horizontalmente en Pytorch usando la función hstack (). En este artículo, implementamos varios ejemplos para unir tensores de uno y dos dimensiones y también implementamos hstack () en la CPU utilizando la función CPU ().