পাইটর্চে একটি টেনসরের গড় এবং মানক বিচ্যুতি কীভাবে গণনা করবেন?

একটি PyTorch টেনসর একটি নম্পি অ্যারের মতো। শুধুমাত্র পার্থক্য হল যে একটি টেনসর সাংখ্যিক গণনাগুলিকে ত্বরান্বিত করতে GPU গুলি ব্যবহার করে। মানে torch.mean() ব্যবহার করে একটি টেনসরের গণনা করা হয় পদ্ধতি এটি ইনপুট টেনসরের সমস্ত উপাদানের গড় মান প্রদান করে। আমরা সারি-ভিত্তিক এবং কলাম-ভিত্তিক গড় গণনা করতে পারি, উপযুক্ত অক্ষ বা আবছা প্রদান করে।

একটি টেনসরের আদর্শ বিচ্যুতি torch.std() ব্যবহার করে গণনা করা হয় . এটি টেনসরের সমস্ত উপাদানের আদর্শ বিচ্যুতি প্রদান করে। যেমন মানে , আমরা মান বিচ্যুতিও গণনা করতে পারি , সারি বা কলাম অনুসারে।

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 সংজ্ঞায়িত করুন এবং এটি মুদ্রণ করুন।

• torch.mean(ইনপুট, অক্ষ) ব্যবহার করে গড় গণনা করুন . এখানে, ইনপুট হল টেনসর যার জন্য গড় গণনা করা উচিত এবং অক্ষ (অথবা ডিম ) হল মাত্রার তালিকা। একটি নতুন ভেরিয়েবলে গণনা করা গড় বরাদ্দ করুন৷

  ৷

• torch.std(ইনপুট, অক্ষ) ব্যবহার করে আদর্শ বিচ্যুতি গণনা করুন . এখানে, ইনপুট হল টেনসর এবং অক্ষ (বা অস্পষ্ট ) হল মাত্রার তালিকা। একটি নতুন ভেরিয়েবলে গণনাকৃত মানক বিচ্যুতি বরাদ্দ করুন।

• উপরের গণনা করা গড় এবং মানক বিচ্যুতি প্রিন্ট করুন।

উদাহরণ 1

নিম্নলিখিত পাইথন প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি 1D টেনসরের গড় এবং মানক বিচ্যুতি গণনা করা যায়।

আউটপুট

T:টেনসর([ 2.4530, 4.4320, 0.7540, -6.5540])মান:টেনসর(0.2713)মানক বিচ্যুতি:টেনসর(4.7920)

উদাহরণ 2

নিম্নলিখিত পাইথন প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি 2D টেনসরের গড় এবং মানক বিচ্যুতি উভয় মাত্রায় গণনা করা যায়, যেমন, সারি-ভিত্তিক পাশাপাশি কলাম-ভিত্তিক

# আমদানি প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি টর্চ# একটি 3x4 2D টেনসরটি =টর্চ তৈরি করুন। টেনসর([[2,4,7,-6],[7,33,-62,23],[2,-6,-77 ,54]])print("T:\n", T)# গড় এবং মানক বিচ্যুতি গণনা করুন =torch.mean(T)std =torch.std(T)মুদ্রণ("মান:", গড়)মুদ্রণ(" স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন:", std)# কলাম-ভিত্তিক গড় এবং stdmean =torch.mean(T, axis =0)std =torch.std(T, axis =0)মুদ্রণ ("কলাম-ভিত্তিক গড়:\n" গড়)মুদ্রণ("কলাম-ভিত্তিক স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি:\n", std)# সারি-ভিত্তিক গড় গণনা করুন এবং stdmean =torch.mean(T, axis =1)std =torch.std(T, অক্ষ =1)মুদ্রণ( "সারি-ভিত্তিক গড়:\n", গড়)মুদ্রণ("সারি-ভিত্তিক মান বিচ্যুতি:\n", std)

আউটপুট

T:টেনসর([[ 2., 4., 7., -6.], [ 7., 33., -62., 23.], [ 2., -6., -77., 54.]])মান:টেনসর(-1.5833)মানক বিচ্যুতি:টেনসর(36.2703)কলাম-ভিত্তিক গড়:টেনসর([ 3.6667, 10.3333, -44.0000, 23.6667])কলাম-ভিত্তিক, 7.628 স্ট্যান্ডার্ড,628. 44.7996, 30.0056])সারি-ভিত্তিক গড়:টেনসর([ 1.7500, 0.2500, -6.7500])সারি-ভিত্তিক স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি:টেনসর([ 5.5603, 42.8593, 53.8602])