torch.mul() পদ্ধতিটি PyTorch-এ টেনসরগুলিতে উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফল সম্পাদনের জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি টেনসরগুলির সংশ্লিষ্ট উপাদানগুলিকে গুণ করে। আমরা দুটি বা তার বেশি টেনসর গুণ করতে পারি। আমরা স্কেলার এবং টেনসরও গুণ করতে পারি। একই বা ভিন্ন মাত্রার টেনসরগুলিও গুণ করা যেতে পারে। চূড়ান্ত টেনসরের মাত্রা উচ্চতর-মাত্রিক টেনসরের মাত্রার সমান হবে। টেনসরগুলিতে উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলকে হাদামার্ড গুণফল-ও বলা হয়।
পদক্ষেপসমূহ
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন। নিচের সব পাইথন উদাহরণে, প্রয়োজনীয় পাইথন লাইব্রেরি হল torch। নিশ্চিত করুন যে আপনি ইতিমধ্যে এটি ইনস্টল করেছেন।
দুটি বা তার বেশি PyTorch টেনসর সংজ্ঞায়িত করুন এবং প্রিন্ট করুন। আপনি যদি একটি স্কেলার পরিমাণ গুণ করতে চান, তবে তা সংজ্ঞায়িত করুন।
torch.mul() ব্যবহার করে দুটি বা তার বেশি টেনসর গুণ করুন এবং মানটি একটি নতুন ভেরিয়েবলে বরাদ্দ করুন। আপনি একটি স্কেলার পরিমাণ এবং একটি টেনসরও গুণ করতে পারেন। এই পদ্ধতিতে টেনসরগুলিকে গুণ করলে মূল টেনসরগুলিতে কোনো পরিবর্তন হয় না।
চূড়ান্ত টেনসরটি প্রিন্ট করুন।
উদাহরণ ১
নিচের প্রোগ্রামটি দেখায় কীভাবে একটি স্কেলারকে একটি টেনসরের সাথে গুণ করতে হয়। একই ফলাফল একটি টেনসর ব্যবহার করেও পাওয়া যায়।
# উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফল সম্পাদনের জন্য পাইথন প্রোগ্রাম # প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন import torch # একটি টেনসর তৈরি করুন t = torch.Tensor([2.05, 2.03, 3.8, 2.29]) print("মূল টেনসর t:\n", t) # একটি স্কেলার মান টেনসরের সাথে গুণ করুন v = torch.mul(t, 7) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলের ফলাফল:\n", v) # একই ফলাফল নিচেরভাবে ও পাওয়া যায় t1 = torch.Tensor([7]) w = torch.mul(t, t1) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলের ফলাফল:\n", w) # উপরের অপারেশন করার অন্য একটি উপায় t2 = torch.Tensor([7,7,7,7]) x = torch.mul(t, t2) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলের ফলাফল:\n", x)আউটপুট
মূল টেনসর t: tensor([2.0500, 2.0300, 3.8000, 2.2900]) উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলের ফলাফল: tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300]) উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলের ফলাফল: tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300]) উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলের ফলাফল: tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])
উদাহরণ ২
নিচের পাইথন প্রোগ্রামটি দেখায় কীভাবে একটি ২D টেনসরকে একটি ১D টেনসরের সাথে গুণ করতে হয়।
import torch # একটি ২D টেনসর তৈরি করুন T1 = torch.Tensor([[3,2],[7,5]]) # একটি ১-D টেনসর তৈরি করুন T2 = torch.Tensor([10, 8]) print("T1:\n", T1) print("T2:\n", T2) # ১-D টেনসরকে ২-D টেনসরের সাথে গুণ করুন v = torch.mul(T1, T2) # v = torch.mul(T2,T1) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলের ফলাফল:\n", v)আউটপুট
T1: tensor([[3., 2.], [7., 5.]]) T2: tensor([10., 8.]) উপাদান-ব্যবস্থাপক গুণফলের ফলাফল: tensor([[30., 16.], [70., 40.]])
উদাহরণ ৩
নিচের পাইথন প্রোগ্রামটি দেখায় কীভাবে দুটি ২D টেনসর গুণ করতে হয়।
import torch # দুটি ২-D টেনসর তৈরি করুন T1 = torch.Tensor([[8,7],[3,4]]) T2 = torch.Tensor([[0,3],[4,9]]) print("T1:\n", T1) print("T2:\n", T2) # উপরের দুটি ২-D টেনসর গুণ করুন v = torch.mul(T1,T2) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল:\n", v)আউটপুট
T1: tensor([[8., 7.], [3., 4.]]) T2: tensor([[0., 3.], [4., 9.]]) উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল: tensor([[ 0., 21.], [12., 36.]])
