antorcha.GT y antorcha.Funciones de GE en Pytorch

En este tutorial de Pytorch, veremos cómo realizar operaciones de comparación utilizando la antorcha.gt () y antorcha.Ge () Métodos en Pytorch

Pytorch es un marco de código abierto disponible con un lenguaje de programación de Python. Podemos procesar los datos en Pytorch en forma de tensor.

Un 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.función gt ()

El antorcha.Lt () en Pytorch se usa para comparar todos los elementos en dos tensores (mas grande que). Devuelve verdadero si el elemento en el primer tensor es mayor que el elemento en el segundo tensor y devuelve falso si el elemento en el primer tensor no es mayor que el elemento en el segundo tensor. Se necesitan dos parámetros.

Sintaxis

antorcha.GT (tensor_object1, tensor_object2)

Parámetros

1. tensor_object1 es el primer tensor
2. tensor_object2 es el segundo tensor

Devolver
Devolverá un tensor con los valores booleanos.

Ejemplo 1
En este ejemplo, crearemos tensores unidimensionales: Data1 y Data2 con 5 valores numéricos para realizar GT ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos
datos1 = antorcha.Tensor ([0,45,67,0,23])
#cree un tensor 1D - datos2 con 5 valores numéricos
data2 = antorcha.Tensor ([0,0,55,78,23])
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#gt () en Data1 y Data2
Imprimir ("¿Los elementos en el primer tensor son mayores que los elementos en el segundo tensor? : ",antorcha.GT (Data1, Data2))

Producción

Primer tensor: Tensor ([0, 45, 67, 0, 23])
Segundo tensor: Tensor ([0, 0, 55, 78, 23])

Hacer los elementos en el primer tensor son mayores que los elementos en el segundo tensor? : tensor ([falso, verdadero, verdadero, falso, falso])

Laboral

1. 0 mayor que 0 - Falso
2. 45 mayor que 0 - Verdadero
3. 67 mayor de 55 - Verdadero
4. 0 mayor de 78 - Falso
5. 23 más de 23 - Falso

Ejemplo 2
En este ejemplo, crearemos tensores bidimensionales: Data1 y Data2 con 5 valores numéricos cada uno en una fila y realizarán gt ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]))
#cree un tensor 2D - datos2 con 5 valores numéricos en cada fila
data2 = antorcha.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]))
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#gt () en Data1 y Data2
Imprimir ("¿Los elementos en el primer tensor son mayores que los elementos en el segundo tensor? : ",antorcha.GT (Data1, Data2))

Producción

Primer tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Segundo tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Hacer los elementos en el primer tensor son mayores que los elementos en el segundo tensor? : Tensor ([[verdadero, verdadero, verdadero, falso, falso],
[Verdadero, Verdadero, Falso, Falso, Verdadero]])

Laboral

1. 23 mayor que 0 - Verdadero, 12 mayor que 10 - Verdadero
2. 45 mayor que 0 - Verdadero, 21 mayor que 20 - Verdadero
3. 67 más de 55 - Verdadero, 34 mayor que 44 - Falso
4. 0 mayor de 78 - falso, 56 mayor que 56 - falso
5. 0 mayor de 23 - falso, 78 mayor que 0 - Verdadero

Trabajar con CPU
Si desea ejecutar una función GT () en la CPU, entonces tenemos que crear un tensor con una función CPU (). Esto se ejecutará en una máquina CPU.

Cuando estamos creando un tensor, en este momento, podemos usar la función CPU ().

Sintaxis

antorcha.Tensor (datos).UPC()

Ejemplo
En este ejemplo, crearemos tensores bidimensionales: data1 y data2 con 5 valores numéricos cada uno en fila y realizar gt ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])).UPC()
#cree un tensor 2D - datos2 con 5 valores numéricos en cada fila
data2 = antorcha.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#gt () en Data1 y Data2
Imprimir ("¿Los elementos en el primer tensor son mayores que los elementos en el segundo tensor? : ",antorcha.GT (Data1, Data2))

Producción

Primer tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Segundo tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Son los elementos en el primer tensor más grandes que los elementos en el segundo tensor?
tensor ([[verdadero, verdadero, verdadero, falso, falso],
[Verdadero, Verdadero, Falso, Falso, Verdadero]])

Laboral

1. 23 mayor que 0 - Verdadero, 12 mayor que 10 - Verdadero
2. 45 mayor que 0 - Verdadero, 21 mayor que 20 - Verdadero
3. 67 más de 55 - Verdadero, 34 mayor que 44 - Falso
4. 0 mayor de 78 - falso, 56 mayor que 56 - falso
5. 0 mayor de 23 - falso, 78 mayor que 0 - Verdadero

antorcha.función ge ()

El antorcha.La función ge () en pytorch se utiliza para comparar todos los elementos en dos tensores (Mayor qué o igual a). Devuelve verdadero si el elemento en el primer tensor es mayor o igual al elemento en el segundo tensor y falso si el elemento en el primer tensor no es mayor ni igual al elemento en el segundo tensor. Se necesitan dos parámetros.

Sintaxis

antorcha.GE (tensor_object1, tensor_object2)
Parámetros

1. tensor_object1 es el primer tensor


2. tensor_object2 es el segundo tensor

Devolver
Devolverá un tensor con los valores booleanos.
Ejemplo 1
En este ejemplo, crearemos tensores unidimensionales: Data1 y Data2 con 5 valores numéricos para realizar GE ().
[cc lang = "python" width = "100%" height = "100%" escapado = "true" thema = "Blackboard" Nowrap = "0"]
#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos
datos1 = antorcha.Tensor ([0,45,67,0,23])
#cree un tensor 1D - datos2 con 5 valores numéricos
data2 = antorcha.Tensor ([0,0,55,78,23])
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#Ge () en Data1 y Data2
Imprimir ("¿Los elementos en el primer tensor son mayores o iguales a los elementos en el segundo tensor? : ",antorcha.GE (Data1, Data2))

Producción

Primer tensor: Tensor ([0, 45, 67, 0, 23])
Segundo tensor: Tensor ([0, 0, 55, 78, 23])
Hacer los elementos en el primer tensor son mayores o iguales a los elementos en el segundo tensor? : tensor ([verdadero, verdadero, verdadero, falso, verdadero])

Laboral

1. 0 mayor o igual a 0 - Verdadero
2. 45 mayor o igual a 0 - Verdadero
3. 67 mayor o igual a 55 - Verdadero
4. 0 mayor o igual a 78 - falso
5. 23 ss mayores que o igual a 23 - verdadero

Ejemplo 2
En este ejemplo, crearemos tensores bidimensionales: data1 y data2 con 5 valores numéricos cada uno en fila y realizar ge ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]))
#cree un tensor 2D - datos2 con 5 valores numéricos en cada fila
data2 = antorcha.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]))
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#Ge () en Data1 y Data2
Imprimir ("¿Los elementos en el primer tensor son mayores o iguales a los elementos en el segundo tensor? : ",antorcha.GE (Data1, Data2))

Producción

Primer tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Segundo tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Hacer los elementos en el primer tensor son mayores o iguales a los elementos en el segundo tensor? : tensor ([[verdadero, verdadero, verdadero, falso, falso],
[Verdadero, verdadero, falso, verdadero, verdadero]])

Laboral

1. 23 mayor o igual a 0 - verdadero, 12 mayor o igual a 10 - verdadero
2. 45 mayor o igual a 0 - verdadero, 21 mayor o igual a 20 - verdadero
3. 67 mayor o igual a 55 - Verdadero, 34 mayor o igual a 44 - Falso
4. 0 mayor o igual a 78 - falso, 56 mayor o igual a 56 - Verdadero
5. 0 mayor o igual a 23 - falso, 78 mayor o igual a 0 - Verdadero

Trabajar con CPU
Si desea ejecutar una función Ge () en la CPU, entonces tenemos que crear un tensor con una función CPU (). Esto se ejecutará en una máquina CPU.

Cuando estamos creando un tensor, en este momento, podemos usar la función CPU ().

Sintaxis

antorcha.Tensor (datos).UPC()

Ejemplo
En este ejemplo, crearemos tensores bidimensionales: data1 y data2 con 5 valores numéricos cada uno en fila y realizar ge ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])).UPC()
#cree un tensor 2D - datos2 con 5 valores numéricos en cada fila
data2 = antorcha.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])).UPC()
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#Ge () en Data1 y Data2
Imprimir ("¿Los elementos en el primer tensor son mayores o iguales a los elementos en el segundo tensor? : ",antorcha.GE (Data1, Data2))

Producción

Primer tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])

Segundo tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])

Hacer los elementos en el primer tensor son mayores o iguales a los elementos en el segundo tensor? tensor ([[verdadero, verdadero, verdadero, falso, falso],
[Verdadero, verdadero, falso, verdadero, verdadero]])

Laboral

1. 23 mayor o igual a 0 - verdadero, 12 mayor o igual a 10 - verdadero
2. 45 mayor o igual a 0 - verdadero, 21 mayor o igual a 20 - verdadero
3. 67 mayor o igual a 55 - Verdadero, 34 mayor o igual a 44 - Falso
4. 0 mayor o igual a 78 - falso, 56 mayor o igual a 56 - Verdadero
5. 0 mayor o igual a 23 - falso, 78 mayor o igual a 0 - Verdadero

Conclusión

En esta lección de Pytorch, discutimos la antorcha.gt () y antorcha.ge (). Ambas son funciones de comparación utilizadas para comparar elementos en dos tensores. La antorcha.gt () compara todos los elementos en dos tensores (mas grande que). Devuelve verdadero si el elemento en el primer tensor es mayor que el elemento en el segundo tensor y devuelve falso si el elemento en el primer tensor no es mayor que el elemento en el segundo tensor.

La antorcha.ge () devuelve verdadero si el elemento en el primer tensor es mayor o igual al elemento en el segundo tensor y devuelve falso si el elemento en el primer tensor no es mayor ni igual al elemento en el segundo tensor. También discutimos estas funciones que funcionarán en una CPU.