PyTorch ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die es Benutzern ermöglicht, mit Tensoren zu arbeiten. Tensoren sind wesentliche Datenstrukturen, die unterschiedliche Datentypen und Formen haben können. Manchmal möchten Benutzer möglicherweise die Erweiterungsoperation für Tensoren ausführen, um deren Größe zu vergrößern. Mit der Erweiterungsoperation können Benutzer einen Tensor entlang bestimmter Dimensionen wiederholen. PyTorch stellt das Attribut „expand()“ bereit, das einen Tensor und eine Liste von Größen als Eingaben verwendet. Es gibt einen neuen Tensor zurück, der dieselben Daten, aber unterschiedliche Dimensionen hat.
In diesem Artikel wird die Methode zur Verwendung der Erweiterungsoperation für Tensoren in PyTorch veranschaulicht.
Wie verwende ich den Erweiterungsvorgang in PyTorch?
Um den Erweiterungsvorgang in PyTorch zu verwenden, sehen Sie sich die unten aufgeführten Schritte an:
- Importieren Sie die PyTorch-Bibliothek
- Erstellen Sie einen gewünschten Tensor
- Eingabetensorgröße anzeigen
- Erweitern Sie den Tensor mit „ expandieren() ” Attribut
- Zeigt den erweiterten Tensor und seine Größe an
Schritt 1: PyTorch-Bibliothek importieren
Importieren Sie zunächst „ Fackel ”-Bibliothek, um den Erweiterungsvorgang zu verwenden:
importieren Fackel
Schritt 2: Erstellen Sie einen Tensor
Erstellen Sie dann einen gewünschten Tensor mit „ Torch.tensor() ”-Funktion und drucken Sie ihre Elemente. Hier erstellen wir Folgendes: „ Zehner ” Tensor:
Zehner = Fackel. Tensor ( [ [ 2 ] , [ 4 ] , [ 6 ] ] )
drucken ( Zehner )
In der folgenden Ausgabe wurde der Tensor erfolgreich erstellt:
Schritt 3: Eingabetensorgröße anzeigen
Sehen Sie sich als Nächstes die Größe des oben erstellten „ Zehner ” Tensor mit dem „ Größe() Attribut:
drucken ( „Größe des Tensors:“ , Zehner. Größe ( ) )Gemäß der folgenden Ausgabe beträgt die Größe des Tensors 3×1:
Schritt 4: Tensor erweitern
Benutzen Sie nun die „ expandieren() ”-Attribut, um die Erweiterungsoperation auszuführen und den Tensor auf eine neue Dimension zu erweitern. Es ist erforderlich, den Tensor und die Größenliste als Eingabe bereitzustellen. Hier erweitern wir den Tensor auf die Größe 3×4:
Exp_tens = Zehner. expandieren ( 3 , 4 )Schritt 5: Zeigen Sie den erweiterten Tensor und seine Größe an
Drucken Sie abschließend die Elemente des erweiterten Tensors und seine Größe aus:
drucken ( Exp_tens )drucken ( Exp_tens. Größe ( ) )
Die folgende Ausgabe zeigt den erweiterten Tensor und seine Größe, d. h. 3×4. Dies zeigt an, dass der erweiterte Vorgang erfolgreich ausgeführt wurde:
Wir haben die effiziente Methode zur Verwendung der Erweiterungsoperation in PyTorch erklärt
Notiz : Hier können Sie auf unser Google Colab Notebook zugreifen Verknüpfung .
Abschluss
Um den Erweiterungsvorgang in PyTorch zu verwenden, importieren Sie zunächst die Torch-Bibliothek. Erstellen Sie dann den gewünschten Tensor und sehen Sie sich seine Elemente und Größe an. Als nächstes verwenden Sie die „ expandieren() ”-Attribut, um den Eingabetensor zu erweitern. Drucken Sie abschließend den erweiterten Tensor aus und sehen Sie sich seine Größe an. In diesem Artikel wurde die Methode zur Verwendung der Erweiterungsoperation für Tensoren in PyTorch demonstriert.