PyTorchでテンソルの要素ごとの除算を実行するにはどうすればよいですか？

PyTorchの2つのテンソルで要素ごとの除算を実行するには、 torch.div（）を使用できます。 方法。これは、最初の入力テンソルの各要素を2番目のテンソルの対応する要素で除算します。テンソルをスカラーで除算することもできます。テンソルは、同じ次元または異なる次元のテンソルで分割できます。最終テンソルの寸法は、高次元テンソルの寸法と同じになります。 1Dテンソルを2Dテンソルで割ると、最終的なテンソルは2Dテンソルになります。

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。

• 2つ以上のPyTorchテンソルを定義し、それらを印刷します。テンソルをスカラーで除算する場合は、スカラーを定義します。

• torch.div（）を使用して、テンソルを別のテンソルまたはスカラーで除算します 値を新しい変数に割り当てます。この方法を使用してテンソルを分割しても、元のテンソルは変更されません。

• 最終テンソルを印刷します。

例1

# Python program to perform element-wise division
# import the required library
import torch

# Create a tensor
t = torch.Tensor([2, 3, 5, 9])
print("Original Tensor t:\n", t)

# Divide a tensor by a scalar 4
v = torch.div(t, 4)
print("Element-wise division result:\n", v)

# Same result can also be obtained as below
t1 = torch.Tensor([4])
w = torch.div(t, t1)
print("Element-wise division result:\n", w)

# other way to do above operation
t2 = torch.Tensor([4,4,4,4])
x = torch.div(t, t2)
print("Element-wise division result:\n", x)

出力

Original Tensor t:
   tensor([2., 3., 5., 9.])
Element-wise division result:
   tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500])
Element-wise division result:
   tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500])
Element-wise division result:
   tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500])

例2

次のPythonプログラムは、2Dテンソルを1Dtensorで除算する方法を示しています。

# import the required library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[3,2],[7,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 8])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide 2-D tensor by 1-D tensor
v = torch.div(T1, T2)
print("Element-wise division result:\n", v)

出力

T1:
tensor([[3., 2.],
         [7., 5.]])
T2:
tensor([10., 8.])
Element-wise division result:
tensor([[0.3000, 0.2500],
         [0.7000, 0.6250]])

例3

次のPythonプログラムは、1Dテンソルを2Dtensorで除算する方法を示しています。

# Python program to dive a 1D tensor by a 2D tensor
# import the required library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[8,7],[4,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 5])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide 1-D tensor by 2-D tensor
v = torch.div(T2, T1)
print("Division 1D tensor by 2D tensor result:\n", v)

出力

T1:
tensor([[8., 7.],
         [4., 5.]])
T2:
tensor([10., 5.])
Division 1D tensor by 2D tensor result:
tensor([[1.2500, 0.7143],
         [2.5000, 1.0000]])

最終的なテンソルが2Dテンソルであることがわかります。

例4

次のPythonプログラムは、2Dテンソルを2Dtensorで除算する方法を示しています。

# import necessary library
import torch

# Create two 2-D tensors
T1 = torch.Tensor([[8,7],[3,4]])
T2 = torch.Tensor([[0,3],[4,9]])

# Print the above tensors
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide T1 by T2
v = torch.div(T1,T2)
print("Element-wise division result:\n", v)

出力

T1:
tensor([[8., 7.],
         [3., 4.]])
T2:
tensor([[0., 3.],
         [4., 9.]])
Element-wise division result:
tensor([[ inf, 2.3333],
         [0.7500, 0.4444]])