PyTorchのテンソルで要素ごとの乗算を実行するにはどうすればよいですか？

torch.mul（） メソッドは、PyTorchのテンソルで要素ごとの乗算を実行するために使用されます。テンソルの対応する要素を乗算します。 2つ以上のテンソルを掛けることができます。スカラーとテンソルを乗算することもできます。同じまたは異なる次元のテンソルも乗算できます。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。テンソルでの要素ごとの乗算は、アダマール積とも呼ばれます。

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。スカラー量を乗算する場合は、それを定義します。

• torch.mul（）を使用して2つ以上のテンソルを乗算します 値を新しい変数に割り当てます。スカラー量とテンソルを乗算することもできます。この方法を使用してテンソルを乗算しても、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

次のプログラムは、スカラーにテンソルを乗算する方法を示しています。スカラーの代わりにテンソルを使用しても同じ結果を得ることができます。

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

# Create a tensor
t = torch.Tensor([2.05, 2.03, 3.8, 2.29])
print("Original Tensor t:\n", t)

# Multiply a scalar value to a tensor
v = torch.mul(t, 7)
print("Element-wise multiplication result:\n", v)

# Same result can also be obtained as below
t1 = torch.Tensor([7])
w = torch.mul(t, t1)
print("Element-wise multiplication result:\n", w)

# other way to do above operation
t2 = torch.Tensor([7,7,7,7])
x = torch.mul(t, t2)
print("Element-wise multiplication result:\n", x)

出力

Original Tensor t:
   tensor([2.0500, 2.0300, 3.8000, 2.2900])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])

例2

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

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)

# Multiply 1-D tensor with 2-D tensor
v = torch.mul(T1, T2) # v = torch.mul(T2,T1)
print("Element-wise multiplication result:\n", v)

出力

T1:
tensor([[3., 2.],
         [7., 5.]])
T2:
tensor([10., 8.])
Element-wise multiplication result:
tensor([[30., 16.],
         [70., 40.]])

例3

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

import torch

# create two 2-D tensors
T1 = torch.Tensor([[8,7],[3,4]])
T2 = torch.Tensor([[0,3],[4,9]])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Multiply above two 2-D tensors
v = torch.mul(T1,T2)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

出力

T1:
tensor([[8., 7.],
         [3., 4.]])
T2:
tensor([[0., 3.],
         [4., 9.]])
Element-wise subtraction result:
tensor([[ 0., 21.],
         [12., 36.]])