Pytorch - GCD

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 er tensor ().

Syntaks:
lommelykt.Tensor (data)

Hvor data er en flerdimensjonal matrise.

lommelykt.GCD ()

GCD () i Pytorch brukes til å returnere de største vanlige delingene fra begge elementene i to tensorobjekter.

Syntaks:
lommelykt.gcd (tensor_object1, tensor_object2)

Hvor

1. tensor_object1 er den første tensoren.
2. tensor_object2 er den andre tensoren.

Komme tilbake:
Det vil også returnere de største vanlige delingene fra to tensorer.

Eksempel 1:
I dette eksemplet vil vi lage to tensorer med en dimensjon som har fem elementer hver og utfører GCD () -operasjon på dem.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#skape to 1D -tensorer
data1 = fakkel.tensor ([1,2,3,4,5])
Data2 = fakkel.Tensor ([34,45,3,40,10])
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print ("GCD")
#Return Greatest Common Divisors
trykk (fakkel.GCD (Data1, Data2))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Tensor ([34, 45, 3, 40, 10])
GCD
Tensor ([1, 1, 3, 4, 5])

Arbeider:

1. GCD (1,34) - 1
2. GCD (2,45) - 1
3. GCD (3,3) - 3
4. GCD (4,40) - 4
5. GCD (5,10) - 5

Det er også mulig å returnere GCD med ett element som beregner hvert element.

Eksempel 2:
I dette eksemplet vil vi lage to tensorer med en dimensjon som har fem elementer i den første tensoren og ett element i den andre tensoren og utføre GCD () -operasjonen på dem.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#skape to 1D -tensorer
data1 = fakkel.tensor ([1,2,3,4,5])
Data2 = fakkel.Tensor ([10])
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print ("GCD")
#Return Greatest Common Divisors
trykk (fakkel.GCD (Data1, Data2))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Tensor ([10])
GCD
Tensor ([1, 2, 1, 2, 5])

Arbeider:

1. GCD (1,10) -1
2. GCD (2,10) - 2
3. GCD (3,10) - 1
4. GCD (4,10) - 2
5. GCD (5,10) - 5

Eksempel 3:
I dette eksemplet vil vi lage to tensorer med to dimensjoner som har fem elementer hver og utfører GCD () -operasjon på dem.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#skape to 2D -tensorer
data1 = fakkel.Tensor ([[1,2,3,4,5], [45,67,89,87,78]])
Data2 = fakkel.Tensor ([[134,54,67,65,56], [45,67,89,87,78]]))
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print ("GCD")
#Return Greatest Common Divisors
trykk (fakkel.GCD (Data1, Data2))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[45, 67, 89, 87, 78]])
Tensor ([[134, 54, 67, 65, 56],
[45, 67, 89, 87, 78]])
GCD
Tensor ([[1, 2, 1, 1, 1],
[45, 67, 89, 87, 78]])

Arbeider:

1. GCD (1,134) -1, GCD (45,45) -45
2. GCD (2,54) - 2, GCD (67,67) -67
3. GCD (3,67) - 1, GCD (89,89) -89
4. GCD (4,65) - 1, GCD (87,87) -87
5. GCD (5,56) - 1, GCD (78,78) -78

Arbeid med CPU

Hvis du vil kjøre en GCD () -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 to tensorer med en dimensjon som har fem elementer hver og utfører GCD () -operasjon på dem.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#skape to 1D -tensorer
data1 = fakkel.tensor ([1,2,3,4,5]).prosessor()
Data2 = fakkel.Tensor ([34,45,3,40,10]).prosessor()
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print ("GCD")
#Return Greatest Common Divisors
trykk (fakkel.GCD (Data1, Data2))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Tensor ([34, 45, 3, 40, 10])
GCD
Tensor ([1, 1, 3, 4, 5])

Arbeider:

1. GCD (1,34) - 1
2. GCD (2,45) - 1
3. GCD (3,3) - 3
4. GCD (4,40) - 4
5. GCD (5,10) - 5

Det er også mulig å returnere GCD med ett element som beregner hvert element.

Eksempel 2:
I dette eksemplet vil vi lage to tensorer med en dimensjon som har fem elementer i den første tensoren og ett element i den andre tensoren og utføre GCD () -operasjonen på dem.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#skape to 1D -tensorer
data1 = fakkel.tensor ([1,2,3,4,5]).prosessor()
Data2 = fakkel.Tensor ([10]).prosessor()
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print ("GCD")
#Return Greatest Common Divisors
trykk (fakkel.GCD (Data1, Data2))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
Tensor ([10])
GCD
Tensor ([1, 2, 1, 2, 5])

Arbeider:

1. GCD (1,10) -1
2. GCD (2,10) - 2
3. GCD (3,10) - 1
4. GCD (4,10) - 2
5. GCD (5,10) - 5

Eksempel 3:
I dette eksemplet vil vi lage to tensorer med to dimensjoner som har elementer hver og utføre GCD () -operasjon på dem.

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#skape to 2D -tensorer
data1 = fakkel.Tensor ([[1,2,3,4,5], [45,67,89,87,78]]).prosessor()
Data2 = fakkel.Tensor ([[134,54,67,65,56], [45,67,89,87,78]])).prosessor()
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print ("GCD")
#Return Greatest Common Divisors
trykk (fakkel.GCD (Data1, Data2))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[45, 67, 89, 87, 78]])
Tensor ([[134, 54, 67, 65, 56],
[45, 67, 89, 87, 78]])
GCD
Tensor ([[1, 2, 1, 1, 1],
[45, 67, 89, 87, 78]])

Arbeider:

1. GCD (1,134) -1, GCD (45,45) -45
2. GCD (2,54) - 2, GCD (67,67) -67
3. GCD (3,67) - 1, GCD (89,89) -89
4. GCD (4,65) - 1, GCD (87,87) -87
5. GCD (5,56) - 1, GCD (78,78) -78

Konklusjon

I denne Pytorch -leksjonen så vi GCD () og hvordan du bruker GCD () på en tensor for å returnere den største vanlige divisoren. Vi opprettet også en tensor med CPU () -funksjon og returnerte GCD.