টেনসরগুলিতে উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগ সম্পাদনের জন্য, আমরা PyTorch-এর torch.sub() পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি। টেনসরগুলির সংশ্লিষ্ট উপাদানগুলিকে বিয়োগ করা হয়। আমরা একটি স্কেলার বা টেনসরকে অন্য একটি টেনসর থেকে বিয়োগ করতে পারি। আমরা একই বা ভিন্ন মাত্রার টেনসর থেকে একটি টেনসর বিয়োগ করতে পারি। চূড়ান্ত টেনসরের মাত্রা উচ্চতর-মাত্রিক টেনসরের মাত্রার সমান হবে।
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 বিয়োগ করতে চান, তবে তা সংজ্ঞায়িত করুন।
torch.sub() ব্যবহার করে একটি স্কেলার বা টেনসরকে অন্য একটি টেনসর থেকে বিয়োগ করুন এবং মানটি একটি নতুন ভেরিয়েবলে বরাদ্দ করুন। আপনি একটি টেনসর থেকে একটি স্কেলার পরিমাণও বিয়োগ করতে পারেন। এই পদ্ধতিতে টেনসরগুলো বিয়োগ করলে মূল টেনসরগুলিতে কোনো পরিবর্তন হয় না।
চূড়ান্ত টেনসরটি প্রিন্ট করুন।
উদাহরণ ১
এখানে, আমরা একটি পাইথন ৩ প্রোগ্রাম দেখব যা একটি টেনসর থেকে একটি স্কেলার পরিমাণ বিয়োগ করে। আমরা একই কাজ করার তিনটি ভিন্ন উপায় দেখব।
# উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগ সম্পাদনের জন্য পাইথন প্রোগ্রাম # প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন import torch # একটি টেনসর তৈরি করুন t = torch.Tensor([1.5, 2.03, 3.8, 2.9]) print("মূল টেনসর t:\n", t) # একটি স্কেলার মান টেনসর থেকে বিয়োগ করুন v = torch.sub(t, 5.60) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল:\n", v) # একই ফলাফল নিচেরভাবে ও পাওয়া যায় t1 = torch.Tensor([5.60]) w = torch.sub(t, t1) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল:\n", w) # উপরের অপারেশন করার অন্য একটি উপায় t2 = torch.Tensor([5.60,5.60,5.60,5.60]) x = torch.sub(t, t2) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল:\n", x)আউটপুট
মূল টেনসর t: tensor([1.5000, 2.0300, 3.8000, 2.9000]) উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল: tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000]) উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল: tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000]) উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল: tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000])
উদাহরণ ২
নিচের প্রোগ্রামটি দেখায় কীভাবে একটি ১-D টেনসরকে একটি ২-D টেনসর থেকে বিয়োগ করতে হয়।
# প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন import torch # একটি ২D টেনসর তৈরি করুন T1 = torch.Tensor([[8,7],[4,5]]) # একটি ১-D টেনসর তৈরি করুন T2 = torch.Tensor([10, 5]) print("T1:\n", T1) print("T2:\n", T2) # ১-D টেনসরকে ২-D টেনসর থেকে বিয়োগ করুন v = torch.sub(T1, T2) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল:\n", v)আউটপুট
T1: tensor([[8., 7.], [4., 5.]]) T2: tensor([10., 5.]) উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল: tensor([[-2., 2.], [-6., 0.]])
উদাহরণ ৩
নিচের প্রোগ্রামটি দেখায় কীভাবে একটি ২D টেনসরকে একটি ১D টেনসর থেকে বিয়োগ করতে হয়।
# ২D টেনসরকে ১D টেনসর থেকে বিয়োগ করার পাইথন প্রোগ্রাম # লাইব্রেরি আমদানি করুন import torch # একটি ২D টেনসর তৈরি করুন T1 = torch.Tensor([[1,2],[4,5]]) # একটি ১-D টেনসর তৈরি করুন T2 = torch.Tensor([10, 5]) print("T1:\n", T1) print("T2:\n", T2) # ২-D টেনসরকে ১-D টেনসর থেকে বিয়োগ করুন v = torch.sub(T2, T1) print("উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল:\n", v)আউটপুট
T1: tensor([[1., 2.], [4., 5.]]) T2: tensor([10., 5.]) উপাদান-ব্যবস্থাপক বিয়োগের ফলাফল: tensor([[9., 3.], [6., 0.]])
আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে চূড়ান্ত টেনসরটি একটি ২D টেনসর।
উদাহরণ ৪
নিচের প্রোগ্রামটি দেখায় কীভাবে একটি ২D টেনসরকে অন্য একটি ২D টেনসর থেকে বিয়োগ করতে হয়।
# লাইব্রেরি আমদানি করুন 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 বিয়োগ করুন v = torch.sub(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([[ 8., 4.], [-1., -5.]])
