PyTorch এ টেনসরের উপাদানগুলি কীভাবে সাজানো যায়?

PyTorch এ টেনসরের উপাদানগুলিকে সাজানোর জন্য, আমরা torch.sort() পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি। এই পদ্ধতি দুটি টেনসর প্রদান করে। প্রথম টেনসর হল উপাদানগুলির বাছাই করা মান সহ একটি টেনসর এবং দ্বিতীয় টেনসর হল মূল টেনসরের উপাদানগুলির সূচকগুলির একটি টেনসর। আমরা 2D টেনসর, সারি-ভিত্তিক এবং কলাম-ভিত্তিক গণনা করতে পারি।

পদক্ষেপ

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন। নিম্নলিখিত সমস্ত পাইথন উদাহরণে, প্রয়োজনীয় পাইথন লাইব্রেরি হল টর্চ . নিশ্চিত করুন যে আপনি এটি ইতিমধ্যেই ইনস্টল করেছেন৷
৷
একটি PyTorch টেনসর তৈরি করুন এবং এটি মুদ্রণ করুন।
উপরে তৈরি করা টেনসরের উপাদানগুলি সাজাতে, torch.sort(ইনপুট, dim) গণনা করুন . এই মানটিকে একটি নতুন পরিবর্তনশীল "v"-এ বরাদ্দ করুন .এখানে, ইনপুট ইনপুট টেনসর এবং ডিম উপাদানগুলিকে সাজানো হয়েছে এমন মাত্রা। উপাদানগুলিকে সারি অনুসারে সাজানোর জন্য, আবছা 1 হিসাবে সেট করা হয়েছে এবং উপাদানগুলিকে কলাম অনুসারে সাজানোর জন্য, অস্পষ্ট 0 হিসাবে সেট করা হয়েছে।
সাজানো মান সহ টেনসর v[0] হিসাবে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে এবং v[1] হিসাবে সাজানো উপাদানগুলির সূচকগুলির টেনসর .
সাজানো মান সহ টেনসর এবং সাজানো মানগুলির সূচক সহ টেনসর প্রিন্ট করুন৷

উদাহরণ 1

নিম্নলিখিত পাইথন প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি 1Dtensor-এর উপাদানগুলিকে সাজাতে হয়৷

৷

# পাইথন প্রোগ্রাম একটি টেনসরের উপাদানগুলিকে সাজানোর জন্য# প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি টর্চ আমদানি করুন# একটি টেনসরটি =টর্চ তৈরি করুন। টেনসর([2.334,4.433,-4.33,-0.433,5, 4.443])প্রিন্ট("অরিজিনাল টেনসর:\n , T )# সাজানো মান প্রিন্টের মুদ্রণ সূচক("বাছাই করা মানের সূচক:\n", v[1])

আউটপুট

অরিজিনাল টেনসর:টেনসর([ 2.3340, 4.4330, -4.3300, -0.4330, 5.0000, 4.4430]) সাজানো মান সহ টেনসর:টেনসর([-4.3300, -0.4330,4.30,40,40,40,40,40,30,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,400,400,40,300) মান:টেনসর([2, 3, 0, 1, 5, 4])

উদাহরণ 2

নিম্নলিখিত পাইথন প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি 2Dtensor-এর উপাদানগুলিকে সাজাতে হয়৷

৷

# পাইথন প্রোগ্রাম একটি 2-ডি টেনসরের উপাদানগুলিকে সাজানোর জন্য# লাইব্রেরি আমদানি টর্চ আমদানি করুন# একটি 2-ডি টেনসরটি =টর্চ তৈরি করুন। টেনসর([[2,3,-32], [43,4,-53] , [4,37,-4], [3,-75,34]])প্রিন্ট("অরিজিনাল টেনসর:\n", T)# বাছাই টেনসর T# এটি টেনসরকে আরোহী ক্রম অনুসারে সাজায় =torch.sort(T )# প্রিন্ট(v)# সাজানো ভ্যালুপ্রিন্টের প্রিন্ট টেনসর("সর্টেড ভ্যালু সহ টেনসর:\n", v[0])# সাজানো ভ্যালুপ্রিন্টের মুদ্রণ সূচক("বাছাই করা মানের সূচক:\n", v[1]) প্রিন্ট("সর্ট টেনসর কলাম অনুসারে")v =torch.sort(T, 0)# প্রিন্ট(v)# সাজানো মান ছাপের প্রিন্ট টেনসর("সর্টেড ভ্যালু সহ টেনসর:\n", v[0])# মুদ্রণ সূচক সাজানো ভ্যালুপ্রিন্টের ("বাছাই করা মানের সূচক:\n", v[1])প্রিন্ট("টেনসর সারি অনুসারে সাজান")v =torch.sort(T, 1)# print(v)# প্রিন্ট টেনসর সাজানো ভ্যালুপ্রিন্টের ("সর্টেড মানের সাথে টেনসর:\n", v[0])# সাজানো মান প্রিন্টের মুদ্রণ সূচক("বাছাই করা মানের সূচক:\n", v[1])

আউটপুট

<পূর্ব>মূল টেনসর:টেনসর([[ 2., 3., -32।], [ 43., 4., -53।], [ 4., 37., -4।], [ 3., - 75., 34.]]) সাজানো মান সহ টেনসর:টেনসর([[-32., 2., 3.], [-53., 4., 43.], [ -4., 4., 37। ], [-75., 3., 34।]])বাছাই করা মানের সূচক:টেনসর([[2, 0, 1], [2, 1, 0], [2, 0, 1], [1, 0, 2]]) বাছাই করা মান সহ টেনসর কলাম-ভিত্তিক টেনসর সাজান:টেনসর([[ 2., -75., -53.], [ 3., 3., -32.], [ 4., 4., -4.], [ 43., 37., 34।]]) সাজানো মানের সূচক:টেনসর([[0, 3, 1], [3, 0, 0], [2, 1, 2], [ 1, 2, 3]]) সাজানো মান সহ টেনসর সারি-ভিত্তিক টেনসর সাজান:টেনসর([[-32., 2., 3.], [-53., 4., 43.], [ -4., 4 ., 37.], [-75., 3., 34।]]) সাজানো মানের সূচক:টেনসর([[2, 0, 1], [2, 1, 0], [2, 0, 1] , [1, 0, 2]])