See ajaveeb illustreerib PyTorchi tensorite väärtuste juurdepääsu ja muutmise meetodeid.
Kuidas PyTorchis Tensori väärtustele/sisule juurde pääseda ja neid muuta?
PyTorchis tensorite väärtuste hankimiseks ja muutmiseks saab kasutada kahte meetodit:
1. meetod. Juurdepääs Tensori väärtustele ja muutke neid, kasutades indekseerimist
Indekseerimine on viis konkreetse elemendi või elementide vahemiku valimiseks konkreetsest tensorist nende asukoha põhjal. Kasutajad peavad kasutama nurksulge ' [ ] ”, et pääseda juurde elementidele piki tensori dimensiooni. 2D-tensori puhul pääseb elementidele juurde reas “i” ja veerus “j”, kasutades “tensor[i,j]”. Selleks järgige esitatud samme:
1. samm: importige PyTorchi teek
Esiteks importige ' tõrvik ” raamatukogu:
importida tõrvik
2. samm: looge tensor
Seejärel kasutage ' tõrvik.tensor() ” funktsiooni, et luua soovitud tensor ja printida selle elemendid. Näiteks loome 2D-tensori ' kümned1 ” mõõtmetega 2×3:
kümned1 = tõrvik. tensor ( [ [ 2 , 9 , 5 ] , [ 7 , 1 , 4 ] ] )
printida ( kümned1 )
See on loonud 2D-tensori, nagu allpool näha:
3. toiming. Juurdepääs Tensori väärtustele, kasutades indekseerimist
Nüüd pääsete juurde tensori soovitud väärtustele nende indeksi järgi. Näiteks oleme määranud indeksi „[1][2]” kümned1 ', et pääseda juurde selle väärtusele ja salvestada see muutujasse nimega ' temp_element ”. See avab teises reas ja kolmandas veerus oleva väärtuse:
temp_element = kümned1 [ 1 ] [ 2 ]printida ( temp_element )
Siin: ' [1] ' tähendab teist rida ja ' [2] ' tähendab kolmandat veergu, sest indekseerimine algab ' 0 ”.
Võib täheldada, et soovitud väärtus on leitud tensorist, st “4”:
4. samm: muutke Tensori väärtusi indekseerimise abil
Tensori konkreetse väärtuse muutmiseks määrake indeks ja määrake uus väärtus. Siin asendame väärtuse ' [0][1] ' indeks '' viisteist ”:
kümned1 [ 0 ] [ 1 ] = viisteistprintida ( kümned1 )
Allolev väljund näitab, et tensori määratud väärtust on edukalt muudetud:
2. meetod. Juurdepääs Tensori väärtustele ja muutke neid viilutamise abil
Viilutamine on viis, kuidas valida ühe või mitme mõõtmega tensori alamhulga. Kasutajad saavad kasutada kooloni operaatorit “:”, et määrata lõigu algus- ja lõppindeksid ning sammu suurus. Selle paremaks mõistmiseks vaadake allolevaid juhiseid.
1. samm: importige PyTorchi teek
Esiteks importige ' tõrvik ” raamatukogu:
importida tõrvik2. samm: looge tensor
Järgmisena looge soovitud tensor, kasutades ' tõrvik.tensor() ” funktsiooni ja printida selle elemendid. Näiteks loome 2D-tensori ' kümned2 ” mõõtmetega 2×3:
kümned2 = tõrvik. tensor ( [ [ 5 , 1 , 9 ] , [ 3 , 7 , 2 ] ] )printida ( kümned2 )
See on loonud 2D-tensori:
3. toiming. Juurdepääs Tensori väärtustele, kasutades viilutamist
Nüüd pääsete viilutamise abil juurde tensori soovitud väärtustele. Näiteks oleme määranud 'tens1' indeksid '[1]', et pääseda juurde selle väärtustele ja salvestada need muutujas nimega ' uued_väärtused ”. See võimaldab juurdepääsu kõigile teises reas olevatele väärtustele:
uued_väärtused = kümned2 [ 1 ]printida ( 'Teise rea väärtused: ' , uued_väärtused )
Allolevas väljundis on edukalt juurdepääs kõigile tensori teises reas olevatele väärtustele:
Võtame teise näite, kus pääseme juurde tensori kolmanda veeru väärtusele. Selleks määrake ' [:, 2] ” indeksid:
uued_väärtused2 = kümned2 [ : , 2 ]printida ( 'Kolmanda veeru väärtused: ' , uued_väärtused2 )
See on edukalt juurde pääsenud ja kuvanud tensori kolmanda veeru väärtused:
4. samm: muutke Tensori väärtusi viilutamise abil
Tensori konkreetsete väärtuste muutmiseks määrake indeksid ja määrake uus väärtus. Siin muudame kõiki tensori teise rea väärtusi. Selleks oleme määranud ' [1] ” indeksid ja määrata uued väärtused:
kümned2 [ 1 ] = tõrvik. Tensor ( [ 30 , 60 , 90 ] )printida ( 'Muudetud tensor:' , kümned2 )
Alloleva väljundi kohaselt on kõiki tensori teise rea väärtuste väärtusi edukalt muudetud:
Oleme selgitanud tõhusaid meetodeid PyTorchis tensoriväärtustele juurdepääsuks ja muutmiseks.
Märge : meie Google Colabi märkmikule pääsete juurde siit link .
Järeldus
Tensori väärtuste või sisu hankimiseks ja muutmiseks PyTorchis importige esmalt tõrviku teek. Seejärel looge soovitud tensor. Järgmiseks kasutage indekseerimis- või viilutamismeetodeid, et pääseda juurde tensori soovitud väärtustele ja neid muuta. Selleks määrake vastavalt indeksite indeks ja kuvage tensori juurdepääsetavad ja muudetud väärtused. See ajaveeb on illustreerinud PyTorchi tensorite väärtuste juurdepääsu ja muutmise meetodeid.