PyTorch היא ספריית למידת מכונה המאפשרת למשתמשים לעבוד עם טנזורים. טנזורים הם מבני נתונים חיוניים שיכולים להיות בעלי סוגים שונים של נתונים וצורות. לפעמים, משתמשים עשויים לרצות לבצע את פעולת ההרחבה על טנסורים כדי להרחיב את גודלם. פעולת ההרחבה מאפשרת למשתמשים לחזור על טנזור לאורך מימדים שצוינו. PyTorch מספקת את התכונה 'expand()' שלוקחת טנזור ורשימת גדלים כקלט. הוא מחזיר טנזור חדש בעל אותם נתונים אך עם מימדים שונים.
מאמר זה ימחיש את השיטה לשימוש בפעולת ההרחבה על טנסורים ב- PyTorch.
כיצד להשתמש בפעולת הרחבה ב- PyTorch?
כדי להשתמש בפעולת ההרחבה ב- PyTorch, בדוק את השלבים הבאים:
- ייבוא ספריית PyTorch
- צור טנזור רצוי
- הצג את גודל טנזור הקלט
- הרחב את הטנזור באמצעות ' לְהַרְחִיב() ' תכונה
- הצג טנזור מורחב וגודלו
שלב 1: ייבוא ספריית PyTorch
ראשית, ייבא את ' לפיד ' ספריה כדי להשתמש בפעולת ההרחבה:
יְבוּא לפיד
שלב 2: צור טנסור
לאחר מכן, צור טנזור רצוי באמצעות ' torch.tensor() ' לתפקד ולהדפיס את האלמנטים שלו. כאן, אנו יוצרים את הדברים הבאים ' עשרות 'טנסור:
עשרות = לפיד. מוֹתֵחַ ( [ [ 2 ] , [ 4 ] , [ 6 ] ] )
הדפס ( עשרות )
בפלט למטה, הטנזור נוצר בהצלחה:
שלב 3: הצג את גודל טנסור קלט
לאחר מכן, הצג את גודל ה-' שנוצר לעיל עשרות ' טנסור באמצעות ' גודל() ' תכונה:
הדפס ( 'גודל טנסור:' , עשרות. גודל ( ) )לפי הפלט שלהלן, גודל הטנזור הוא 3×1:
שלב 4: הרחב את Tensor
כעת, השתמש ב' לְהַרְחִיב() ' תכונה לבצע את פעולת ההרחבה ולהרחיב את הטנזור למימד חדש. נדרש לספק את הטנזור ורשימת הגדלים כקלט. כאן, אנו מרחיבים את הטנזור לגודל 3×4:
Exp_tens = עשרות. לְהַרְחִיב ( 3 , 4 )שלב 5: הצג טנסור מורחב וגודלו
לבסוף, הדפס את האלמנטים של הטנזור המורחב וגודלו:
הדפס ( Exp_tens )הדפס ( Exp_tens. גודל ( ) )
הפלט למטה מציג את הטנזור המורחב וגודלו, כלומר 3×4. זה מציין שהפעולה המורחבת בוצעה בהצלחה:
הסברנו את השיטה היעילה לשימוש בפעולת ההרחבה ב- PyTorch
הערה : תוכל לגשת למחברת Google Colab שלנו כאן קישור .
סיכום
כדי להשתמש בפעולת ההרחבה ב- PyTorch, ראשית, ייבא את ספריית הלפיד. לאחר מכן, צור את הטנזור הרצוי והצג את האלמנטים והגודל שלו. לאחר מכן, השתמש ב' לְהַרְחִיב() ' תכונה להרחבת טנזור הקלט. לבסוף, הדפס את הטנזור המורחב וצפה בגודלו. מאמר זה הדגים את השיטה לשימוש בפעולת ההרחבה על טנסורים ב- PyTorch.