PyTorch এ tensors এ উপাদান-ভিত্তিক গুণন কিভাবে সঞ্চালন করতে হয়?

torch.mul() PyTorch-এ tensors-এ উপাদান-ভিত্তিক গুন সঞ্চালনের জন্য পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এটি টেনসরগুলির সংশ্লিষ্ট উপাদানগুলিকে গুণিত করে। আমরা দুই বা ততোধিক টেনসর গুণ করতে পারি। আমরা স্কেলার এবং টেনসরকেও গুন করতে পারি। একই বা ভিন্ন মাত্রার টেনসরগুলিকেও গুণ করা যেতে পারে। চূড়ান্ত টেনসরের মাত্রা উচ্চ-মাত্রিক টেনসরের মাত্রার মতোই হবে। টেনসরের উপাদান-ভিত্তিক গুণকে হাদমার্ড পণ্য নামেও পরিচিত

পদক্ষেপ

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন। নিম্নলিখিত সমস্ত পাইথন উদাহরণে, প্রয়োজনীয় পাইথন লাইব্রেরি হল টর্চ . নিশ্চিত করুন যে আপনি এটি ইতিমধ্যেই ইনস্টল করেছেন৷
৷
দুই বা ততোধিক PyTorch টেনসর সংজ্ঞায়িত করুন এবং তাদের মুদ্রণ করুন। আপনি যদি একটি স্কেলার পরিমাণকে গুণ করতে চান তবে এটি সংজ্ঞায়িত করুন।
torch.mul() ব্যবহার করে দুই বা ততোধিক টেনসর গুণ করুন এবং একটি নতুন ভেরিয়েবলের মান নির্ধারণ করুন। আপনি একটি স্কেলার পরিমাণ এবং একটি টেনসর গুণ করতে পারেন। এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে টেনসরগুলিকে গুণ করলে মূল টেনসরগুলিতে কোনও পরিবর্তন হয় না।
চূড়ান্ত টেনসর প্রিন্ট করুন।

উদাহরণ 1

নিম্নলিখিত প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি টেনসরের সাহায্যে একটি স্কেলার গুণ করা যায়। একই ফলাফল স্কেলারের পরিবর্তে একটি টেনসর ব্যবহার করেও পাওয়া যেতে পারে।

# Python program to perform element--wise multiplication
# import the required library
import torch

# Create a tensor
t = torch.Tensor([2.05, 2.03, 3.8, 2.29])
print("Original Tensor t:\n", t)

# Multiply a scalar value to a tensor
v = torch.mul(t, 7)
print("Element-wise multiplication result:\n", v)

# Same result can also be obtained as below
t1 = torch.Tensor([7])
w = torch.mul(t, t1)
print("Element-wise multiplication result:\n", w)

# other way to do above operation
t2 = torch.Tensor([7,7,7,7])
x = torch.mul(t, t2)
print("Element-wise multiplication result:\n", x)

আউটপুট

Original Tensor t:
   tensor([2.0500, 2.0300, 3.8000, 2.2900])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])

উদাহরণ 2

নিম্নলিখিত পাইথন প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি 2D টেনসরকে 1Dtensor দিয়ে গুণ করতে হয়।

import torch
# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[3,2],[7,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 8])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Multiply 1-D tensor with 2-D tensor
v = torch.mul(T1, T2) # v = torch.mul(T2,T1)
print("Element-wise multiplication result:\n", v)

আউটপুট

T1:
tensor([[3., 2.],
         [7., 5.]])
T2:
tensor([10., 8.])
Element-wise multiplication result:
tensor([[30., 16.],
         [70., 40.]])

উদাহরণ 3

নিম্নলিখিত পাইথন প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে দুটি 2D টেনসর গুণ করা যায়।

import torch

# create two 2-D tensors
T1 = torch.Tensor([[8,7],[3,4]])
T2 = torch.Tensor([[0,3],[4,9]])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Multiply above two 2-D tensors
v = torch.mul(T1,T2)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

আউটপুট

T1:
tensor([[8., 7.],
         [3., 4.]])
T2:
tensor([[0., 3.],
         [4., 9.]])
Element-wise subtraction result:
tensor([[ 0., 21.],
         [12., 36.]])