En tensor er et flerdimensjonalt utvalg som brukes til å lagre data. Så for å bruke en tensor, må vi importere fakkelmodulen.
For å lage en tensor er metoden som brukes er tensor ().
Syntaks:
lommelykt.Tensor (data)
Hvor data er en flerdimensjonal matrise.
lommelykt.CUMMAX ()
lommelykt.CUMMAX () returnerer det kumulative maksimum av elementer i en todimensjonal tensor over rader eller på tvers av kolonner. Den returnerer også indeksene for de returnerte maksimale verdiene.
Syntaks:
lommelykt.CUMMAX (Tensor_Object, dim)
Parametere:
Eksempel 1:
I dette eksemplet vil vi lage en tensor som har fire rader og fire kolonner og returnere det kumulative maksimum for hvert element over raden.
#import fakkelmodulProduksjon:
Faktisk tensor:Arbeider:
Rad-1: 2, maksimum (2,3), maksimum (2,3,4), maksimum (2,3,4,5) = [2, 3,4,5]
Så [2, 3,4,5] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,2,3]
Rad-2: 1, maksimum (1,3), maksimum (1,3,5), maksimum (1,3,5,3) = [1,3,5,5]
Så [1,3,5,5] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,2,2]
Rad-3: 2, maksimum (2,3), maksimum (2,3,2), maksimum (2,3,2,1) = [2,3,3,3]
Så [2,3,3,3] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,1,1]
Rad-4: 2, maksimum (2,3), maksimum (2,3,4), maksimum (2,3,4,2) = [2,3,4,4]
Så [2,3,4,4] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,2,2]
Eksempel 2:
I dette eksemplet vil vi lage en tensor som har fire rader og fire kolonner og returnere det kumulative maksimum for hvert element over kolonnen.
#import fakkelmodulProduksjon:
Faktisk tensor:Arbeider:
Kolonne-1: 2, maksimum (2,1), maksimum (2,1,2), maksimum (2,1,2,2) = [2, 2,2,2]
Så [2, 2,2,2] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,0,2,3]
Kolonne-2: 3, maksimum (3,3), maksimum (3,3,3), maksimum (3,3,3,3) = [3,3,3,3]
Så [3,3,3,3] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,2,3]
Kolonne-3: 4, maksimum (4,5), maksimum (4,5,2), maksimum (4,5,2,4) = [4,5,5,5]
Så [4,5,5,5] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,1,1]
Kolonne-4: 5, maksimum (5,3), maksimum (5,3,1), maksimum (5,3,1,2) = [5,5,5,5]
Så [5,5,5,5] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,0,0,0]
Arbeid med CPU
Hvis du vil kjøre en CUMMAX () -funksjon på CPU, må vi lage en tensor med en CPU () -funksjon. Dette kjøres på en CPU -maskin.
På dette tidspunktet, når vi lager en tensor, kan vi bruke CPU () -funksjonen.
Syntaks:
lommelykt.Tensor (data).prosessor()
Eksempel 1:
I dette eksemplet vil vi lage en tensor som har fire rader og fire kolonner og returnere det kumulative maksimum for hvert element over raden
#import fakkelmodulProduksjon:
Faktisk tensor:Arbeider:
Rad-1: 2, maksimum (2,3), maksimum (2,3,4), maksimum (2,3,4,5) = [2, 3,4,5]
Så [2, 3,4,5] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,2,3]
Rad-2: 1, maksimum (1,3), maksimum (1,3,5), maksimum (1,3,5,3) = [1,3,5,5]
Så [1,3,5,5] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,2,2]
Rad-3: 2, maksimum (2,3), maksimum (2,3,2), maksimum (2,3,2,1) = [2,3,3,3]
Så [2,3,3,3] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,1,1]
Rad-4: 2, maksimum (2,3), maksimum (2,3,4), maksimum (2,3,4,2) = [2,3,4,4]
Så [2,3,4,4] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,2,2]
Eksempel 2:
I dette eksemplet vil vi lage en tensor som har fire rader og fire kolonner og returnere det kumulative maksimum for hvert element over kolonnen.
#import fakkelmodulProduksjon:
Faktisk tensor:Arbeider:
Kolonne-1: 2, maksimum (2,1), maksimum (2,1,2), maksimum (2,1,2,2) = [2, 2,2,2]
Så [2, 2,2,2] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,0,2,3]
Kolonne-2: 3, maksimum (3,3), maksimum (3,3,3), maksimum (3,3,3,3) = [3,3,3,3]
Så [3,3,3,3] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,2,3]
Kolonne-3: 4, maksimum (4,5), maksimum (4,5,2), maksimum (4,5,2,4) = [4,5,5,5]
Så [4,5,5,5] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,1,1,1]
Kolonne-4: 5, maksimum (5,3), maksimum (5,3,1), maksimum (5,3,1,2) = [5,5,5,5]
Så [5,5,5,5] indeksposisjoner i faktisk tensor er - [0,0,0,0]
Konklusjon
I denne pytorch -opplæringen så vi hvordan vi skulle utføre en kumulativ maksimal operasjon på en tensor ved hjelp av fakkel.CUMMAX () -funksjon. Den returnerer det kumulative maksimumet av elementer i en todimensjonal tensor og indekserer også posisjoner med maksimumsverdier på tvers av rader eller på tvers av kolonner. Vi implementerte også denne funksjonen på CPU ved hjelp av CPU () -funksjonen.