Pytorch -hstack

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.Hstack ()

lommelykt.Hstack () blir med to eller flere tensorer horisontalt,

Syntaks:
lommelykt.Hstack (Tensor_Object1, Tensor_Object2, ...)

Parameter:
Det tar to eller flere tensorer.

Eksempel 1:
I dette eksemplet vil vi lage to endimensjonale tensorer og bli med dem horisontalt ved hjelp av en fakkel.Hstack ().

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create 2 Tensors
data1 = fakkel.Tensor ([10,20,40,50])
Data2 = fakkel.tensor ([2,3,4,5])
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
#Join to tensorer
trykte ("ble med på tensor:", fakkel.HSTACK ((data1, data2)))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Ble med i Tensor: Tensor ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5])
To tensorer ble med horisontalt.

Eksempel 2:
I dette eksemplet vil vi lage fem endimensjonale tensorer og bli med dem horisontalt ved hjelp av en fakkel.Hstack ().

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create 5 Tensors
data1 = fakkel.Tensor ([10,20,40,50])
Data2 = fakkel.tensor ([2,3,4,5])
data3 = fakkel.Tensor ([12])
Data4 = fakkel.Tensor ([100])
data5 = fakkel.Tensor ([120.456])
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print (Data3)
Print (Data4)
Print (Data5)
#Join fem tensorer
trykte ("ble med på tensor:", fakkel.HSTACK ((Data1, Data2, Data3, Data4, Data5))))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Tensor ([12])
Tensor ([100])
Tensor ([120, 456])
Ble med i Tensor: Tensor ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120, 456])

Fem tensorer er forbundet horisontalt.

Eksempel 3:
I dette eksemplet vil vi lage fem todimensjonale tensorer og bli med dem horisontalt ved hjelp av en fakkel.Hstack ().

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#skap 5 tensorer med 2 dimensjoner hver
data1 = fakkel.Tensor ([[10,20,40,50], [1,2,3,4]])
Data2 = fakkel.Tensor ([[2,3,4,5], [20,70,89,0]]))
data3 = fakkel.Tensor ([[12], [56]])
Data4 = fakkel.Tensor ([[100], [67]])
data5 = fakkel.Tensor ([[120], [456]])
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print (Data3)
Print (Data4)
Print (Data5)
#Join fem tensorer
trykte ("ble med på tensor:", fakkel.HSTACK ((Data1, Data2, Data3, Data4, Data5))))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([[10, 20, 40, 50],
[1, 2, 3, 4]])
Tensor ([[2, 3, 4, 5],
[20, 70, 89, 0]])
Tensor ([[12],
[56]])
Tensor ([[100],
[67]])
Tensor ([[120],
[456]])
Ble med i Tensor: Tensor ([[10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120],
[1, 2, 3, 4, 20, 70, 89, 0, 56, 67, 456]])

Fem tensorer er forbundet horisontalt.

Arbeid med CPU

Hvis du vil kjøre en HSTACK () -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 endimensjonale tensorer på CPU og bli med dem horisontalt ved hjelp av en fakkel.Hstack ().

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create 2 Tensors
data1 = fakkel.Tensor ([10,20,40,50].prosessor()
Data2 = fakkel.Tensor ([2,3,4,5].prosessor()
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
#Join to tensorer
trykte ("ble med på tensor:", fakkel.HSTACK ((data1, data2)))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Ble med i Tensor: Tensor ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5])

To tensorer er forbundet horisontalt.

Eksempel 2:

I dette eksemplet vil vi lage fem endimensjonale tensorer på CPU og bli med dem horisontalt ved hjelp av en fakkel.Hstack ().

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#Create 5 Tensors
data1 = fakkel.Tensor ([10,20,40,50]).prosessor()
Data2 = fakkel.tensor ([2,3,4,5]).prosessor()
data3 = fakkel.Tensor ([12]).prosessor()
Data4 = fakkel.Tensor ([100]).prosessor()
data5 = fakkel.Tensor ([120.456]).prosessor()
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print (Data3)
Print (Data4)
Print (Data5)
#Join fem tensorer
trykte ("ble med på tensor:", fakkel.HSTACK ((Data1, Data2, Data3, Data4, Data5))))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([10, 20, 40, 50])
Tensor ([2, 3, 4, 5])
Tensor ([12])
Tensor ([100])
Tensor ([120, 456])
Ble med i Tensor: Tensor ([10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120, 456])

Fem tensorer er forbundet horisontalt.

Eksempel 3:
I dette eksemplet vil vi lage fem todimensjonale tensorer på CPU og bli med dem horisontalt ved hjelp av en fakkel.Hstack ().

#import fakkelmodul
Importer fakkel
#skap 5 tensorer med 2 dimensjoner hver
data1 = fakkel.Tensor ([[10,20,40,50], [1,2,3,4]]).prosessor()
Data2 = fakkel.Tensor ([[2,3,4,5], [20,70,89,0]])).prosessor()
data3 = fakkel.Tensor ([[12], [56]]).prosessor()
Data4 = fakkel.Tensor ([[100], [67]]).prosessor()
data5 = fakkel.Tensor ([[120], [456]]).prosessor()
#vise
trykk ("Faktiske tensorer:")
Print (Data1)
Print (Data2)
Print (Data3)
Print (Data4)
Print (Data5)
#Join fem tensorer
trykte ("ble med på tensor:", fakkel.HSTACK ((Data1, Data2, Data3, Data4, Data5))))

Produksjon:

Faktiske tensorer:
Tensor ([[10, 20, 40, 50],
[1, 2, 3, 4]])
Tensor ([[2, 3, 4, 5],
[20, 70, 89, 0]])
Tensor ([[12],
[56]])
Tensor ([[100],
[67]])
Tensor ([[120],
[456]])
Ble med i Tensor: Tensor ([[10, 20, 40, 50, 2, 3, 4, 5, 12, 100, 120],
[1, 2, 3, 4, 20, 70, 89, 0, 56, 67, 456]])

Fem tensorer er forbundet horisontalt.

Konklusjon

Vi så hvordan vi kan bli med to eller flere tensorer horisontalt i Pytorch ved å bruke HSTACK () -funksjonen. I denne artikkelen implementerte vi flere eksempler for å bli med i en og todimensjonale tensorer og implementerte også HSTACK () på CPU ved hjelp.