Pytorch - Float_power

Pytorch er et open source-ramme for Python-programmeringsspråket.

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 tensor ().

Syntaks:
lommelykt.Tensor (data)

Hvor data er en flerdimensjonal matrise.

lommelykt.float_power ()

Det hever elementene til eksponentens kraft i en tensor og returnerer alle elementene i en tensor med dobbel presisjon. Det tar to parametere.

Syntaks:
lommelykt.float_power (tensor_object, eksponent)

Parametere:

1. Det tar et tensorobjekt som den første parameteren.
2. En eksponent hever verdiene i en tensor.

Eksempel 1:
La oss lage en 1D -tensor som har fem elementer og hever elementene til kraften til fire.

#La oss importere fakkelmodulen
Importer fakkel
#Create 1D Tensor Matrix
data1 = fakkel.tensor ([1,2,3,4,5])
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
trykk ("Raise to power-4:")
#Power of 4
trykk (fakkel.float_power (data1,4))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Hev til Power-4:
tensor ([1., 16., 81., 256., 625.], dtype = fakkel.float64)

Arbeider:
1^4 = 1
2^4 = 16
3^4 = 81
4^4 = 256
5^4 = 625

Eksempel 2:
La oss lage en 2D -tensor som har fem elementer i hver rad og hever elementene til kraften til to.

#La oss importere fakkelmodulen
Importer fakkel
#Create 1D Tensor Matrix
data1 = fakkel.Tensor ([[1,2,3,4,5], [0,0,0,0,0]]))
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
trykk ("Raise to power-2:")
#Power of 2
trykk (fakkel.float_power (data1,2))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[0, 0, 0, 0, 0]])
Hev til Power-2:
tensor ([[1., 4., 9., 16., 25.],
[0., 0., 0., 0., 0.]], dtype = fakkel.float64)

Arbeider:
1^2 = 1, 0^2 = 0
2^2 = 4, 0^2 = 0
3^2 = 9, 0^2 = 0
4^2 = 16, 0^2 = 0
5^2 = 25, 0^2 = 0

Arbeid med CPU

Hvis du vil kjøre float_power () -funksjonen 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:
La oss lage en 1D -tensor som har fem elementer på CPU og hever elementene til kraften til fire.

#La oss importere fakkelmodulen
Importer fakkel
#Create 1D Tensor Matrix
data1 = fakkel.tensor ([1,2,3,4,5]).prosessor()
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
trykk ("Raise to power-4:")
#Power of 4
trykk (fakkel.float_power (data1,4))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Hev til Power-4:
tensor ([1., 16., 81., 256., 625.], dtype = fakkel.float64)

Arbeider:
1^4 = 1
2^4 = 16
3^4 = 81
4^4 = 256
5^4 = 625

Eksempel 2:
La oss lage en 2D -tensor som har fem elementer på CPU i hver rad og hever elementene til kraften til to.

#La oss importere fakkelmodulen
Importer fakkel
#Create 1D Tensor Matrix
data1 = fakkel.Tensor ([[1,2,3,4,5], [0,0,0,0,0]])).prosessor()
#vise
trykk ("Faktisk tensor:")
Print (Data1)
trykk ("Raise to power-2:")
#Power of 2
trykk (fakkel.float_power (data1,2))

Produksjon:

Faktisk tensor:
Tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[0, 0, 0, 0, 0]])
Hev til Power-2:
tensor ([[1., 4., 9., 16., 25.],
[0., 0., 0., 0., 0.]], dtype = fakkel.float64)

Arbeider:
1^2 = 1, 0^2 = 0
2^2 = 4, 0^2 = 0
3^2 = 9, 0^2 = 0
4^2 = 16, 0^2 = 0
5^2 = 25, 0^2 = 0

Konklusjon

I denne Pytorch -leksjonen diskuterte vi float_power () -funksjonen. Det hever elementene til eksponentens kraft i en tensor og returnerer alle elementene i en tensor med dobbel presisjon. Vi så to forskjellige eksempler og arbeidet også disse eksemplene på en CPU -maskin.