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PyTorchで2つのテンソルを比較する方法は?


PyTorchで2つのテンソルを要素ごとに比較するには、 torch.eq()を使用します。 方法。対応する要素を比較し、 "True"を返します。 2つの要素が同じである場合、それ以外の場合は "False"を返します。 。同じまたは異なる寸法の2つのテンソルを比較できますが、両方のテンソルのサイズは非シングルトン寸法で一致する必要があります。

ステップ

  • 必要なライブラリをインポートします。以下のすべてのPythonの例では、必要なPythonライブラリはトーチです。 。すでにインストールされていることを確認してください。

  • PyTorchテンソルを作成して印刷します。

  • torch.eq(input1、input2)を計算します 。 "True"のテンソルを返します および/または「False」 。テンソルを要素ごとに比較し、対応する要素が等しい場合はTrueを返し、そうでない場合はFalseを返します。

  • 返されたテンソルを印刷します。

例1

次のPythonプログラムは、2つの1-Dテンサーを要素ごとに比較する方法を示しています。

# import necessary library
import torch

# Create two tensors
T1 = torch.Tensor([2.4,5.4,-3.44,-5.43,43.5])
T2 = torch.Tensor([2.4,5.5,-3.44,-5.43, 43])

# print above created tensors
print("T1:", T1)
print("T2:", T2)

# Compare tensors T1 and T2 element-wise
print(torch.eq(T1, T2))

出力

T1: tensor([ 2.4000, 5.4000, -3.4400, -5.4300, 43.5000])
T2: tensor([ 2.4000, 5.5000, -3.4400, -5.4300, 43.0000])
tensor([ True, False, True, True, False])

例2

次のPythonプログラムは、2つの2次元テンサーを要素ごとに比較する方法を示しています。

# import necessary library
import torch

# create two 4x3 2D tensors
T1 = torch.Tensor([[2,3,-32],
                  [43,4,-53],
                  [4,37,-4],
                  [3,75,34]])
T2 = torch.Tensor([[2,3,-32],
                  [4,4,-53],
                  [4,37,4],
                  [3,-75,34]])

# print above created tensors
print("T1:", T1)
print("T2:", T2)

# Conpare tensors T1 and T2 element-wise
print(torch.eq(T1, T2))

出力

T1: tensor([[ 2., 3., -32.],
            [ 43., 4., -53.],
            [ 4., 37., -4.],
            [ 3., 75., 34.]])
T2: tensor([[ 2., 3., -32.],
            [ 4., 4., -53.],
            [ 4., 37., 4.],
            [ 3., -75., 34.]])
tensor([[ True, True, True],
         [False, True, True],
         [ True, True, False],
         [ True, False, True]])

例3

次のPythonプログラムは、1-Dテンソルと2-Dtensorを要素ごとに比較する方法を示しています。

# import necessary library
import torch

# Create two tensors
T1 = torch.Tensor([2.4,5.4,-3.44,-5.43,43.5])
T2 = torch.Tensor([[2.4,5.5,-3.44,-5.43, 7],
                  [1.0,5.4,3.88,4.0,5.78]])

# Print above created tensors
print("T1:", T1)
print("T2:", T2)

# Compare the tensors T1 and T2 element-wise
print(torch.eq(T1, T2))

出力

T1: tensor([ 2.4000, 5.4000, -3.4400, -5.4300, 43.5000])
T2: tensor([[ 2.4000, 5.5000, -3.4400, -5.4300, 7.0000],
            [ 1.0000, 5.4000, 3.8800, 4.0000, 5.7800]])
tensor([[ True, False, True, True, False],
         [False, True, False, False, False]])

  1. PyTorchでテンソルのヒストグラムを計算する方法は?

    テンソルのヒストグラムは、 torch.histc()を使用して計算されます 。テンソルとして表されるヒストグラムを返します。 input、bins、minの4つのパラメータを取ります および最大 。要素を分の間の等しい幅のビンに並べ替えます および最大 。 分よりも小さい要素は無視されます 最大よりも大きい 。 ステップ 必要なライブラリをインポートします。以下のすべてのPythonの例では、必要なPythonライブラリはトーチです。 およびMatplotlib 。すでにインストールされていることを確認してください。 テンソルを作成して印刷します。 torch.hist

  2. 画像をPyTorchテンソルに変換する方法は?

    PyTorchテンソルは、単一のデータ型の要素を含むn次元配列(行列)です。テンソルは、numpy配列のようなものです。 numpy配列とPyTorchテンソルの違いは、テンソルがGPUを利用して数値計算を高速化することです。加速された計算では、画像はテンソルに変換されます。 画像をPyTorchテンソルに変換するには、次の手順を実行できます- ステップ 必要なライブラリをインポートします。必要なライブラリはtorch、torchvision、Pillowです。 画像を読んでください。画像はPIL画像またはnumpy.ndarray(HxWxC)のいずれかである必要があります