PyTorchでTensorの値にアクセスして変更するにはどうすればよいですか？

インデックス作成を使用します およびスライス テンソルの値にアクセスします。インデックス作成 テンソルの単一要素の値にアクセスするために使用されますが、スライス 一連の要素の値にアクセスするために使用されます。

代入演算子を使用して、テンソルの値を変更します。代入演算子を使用して新しい値を割り当てると、テンソルが新しい値に変更されます。

ステップ

• 必要なライブラリをインポートします。ここで、必要なライブラリはトーチです。 。

• PyTorchを定義します テンソル。

• インデックス作成を使用して、特定のインデックスの単一要素の値にアクセスします または、スライスを使用して要素のシーケンスの値にアクセスします 。

• 割り当てを使用して、アクセスした値を新しい値で変更します オペレーター。

• 最後に、テンソルを印刷して、テンソルが新しい値で変更されているかどうかを確認します。

例1

# Python program to access and modify values of a tensor in PyTorch
# Import the libraries
import torch

# Define PyTorch Tensor
a = torch.Tensor([[3, 5],[1, 2],[5, 7]])
print("a:\n",a)

# Access a value at index [1,0]-> 2nd row, 1st Col using indexing
b = a[1,0]
print("a[1,0]:\n", b)

# Other indexing method to access value
c = a[1][0]
print("a[1][0]:\n",c)

# Modifying the value 1 with new value 9
# assignment operator is used to modify with new value
a[1,0] = 9
print("tensor 'a' after modifying value at a[1,0]:")
print("a:\n",a)

出力

a:
tensor([[3., 5.],
         [1., 2.],
         [5., 7.]])
a[1,0]:
   tensor(1.)
a[1][0]:
   tensor(1.)
tensor 'a' after modifying value at a[1,0]:
a:
tensor([[3., 5.],
         [9., 2.],
         [5., 7.]])

例2

# Python program to access and modify values of a tensor in PyTorch
# Import necessary libraries
import torch

# Define PyTorch Tensor
a = torch.Tensor([[3, 5],[1, 2],[5, 7]])
print("a:\n", a)

# Access all values of 2nd row using slicing
b = a[1]
print("a[1]:\n", a[1])

# Access all values of 1st and 2nd rows
b = a[0:2]
print("a[0:2]:\n" , a[0:2])

# Access all values of 2nd col
c = a[:,1]
print("a[:,1]:\n", a[:,1])

# Access values from first two rows but 2nd col
print("a[0:2, 1]:\n", a[0:2, 1])

# assignment operator is used to modify with new value
# Modifying the values of 2nd row
a[1] = torch.Tensor([9, 9])
print("After modifying a[1]:\n", a)

# Modify values of first two rows but 2nd col
a[0:2, 1] = torch.Tensor([4, 4])
print("After modifying a[0:2, 1]:\n", a)

出力

a:
tensor([[3., 5.],
         [1., 2.],
         [5., 7.]])
a[1]:
   tensor([1., 2.])
a[0:2]:
   tensor([[3., 5.],
         [1., 2.]])
a[:,1]:
   tensor([5., 2., 7.])
a[0:2, 1]:
   tensor([5., 2.])
After modifying a[1]:
   tensor([[3., 5.],
            [9., 9.],
            [5., 7.]])
After modifying a[0:2, 1]:
tensor([[3., 4.],
         [9., 4.],
         [5., 7.]])