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

টেনসরগুলিতে উপাদান-ভিত্তিক বিয়োগ সম্পাদন করতে, আমরা torch.sub() ব্যবহার করতে পারি PyTorch পদ্ধতি। টেনসরগুলির সংশ্লিষ্ট উপাদানগুলি বিয়োগ করা হয়। আমরা অন্য টেনসর থেকে একটি স্কেলার বা টেনসর বিয়োগ করতে পারি। আমরা একই বা ভিন্ন মাত্রার একটি টেনসর থেকে একটি টেনসর বিয়োগ করতে পারি। চূড়ান্ত টেনসরের মাত্রা উচ্চ-মাত্রিক টেনসরের মাত্রার মতোই হবে৷

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 পরিমাণ বিয়োগ করতে চান তবে এটি সংজ্ঞায়িত করুন।
torch.sub() ব্যবহার করে অন্য টেনসর থেকে একটি স্কেলার বা একটি টেনসর বিয়োগ করুন এবং একটি নতুন ভেরিয়েবলের মান নির্ধারণ করুন। আপনি টেনসর থেকে একটি স্কেলার পরিমাণও বিয়োগ করতে পারেন। এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে টেনসরগুলি বিয়োগ করলে মূল টেনসরগুলিতে কোনও পরিবর্তন হয় না।
চূড়ান্ত টেনসর প্রিন্ট করুন।

উদাহরণ 1

এখানে, অ্যাটেন্সর থেকে একটি স্কেলার পরিমাণ বিয়োগ করার জন্য আমাদের একটি পাইথন 3 প্রোগ্রাম থাকবে। আমরা একই কাজ সম্পাদন করার তিনটি ভিন্ন উপায় দেখব।

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

# Create a tensor
t = torch.Tensor([1.5, 2.03, 3.8, 2.9])
print("Original Tensor t:\n", t)

# Subtract a scalar value to a tensor
v = torch.sub(t, 5.60)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

# Same result can also be obtained as below
t1 = torch.Tensor([5.60])
w = torch.sub(t, t1)
print("Element-wise subtraction result:\n", w)

# Other way to do above operation
t2 = torch.Tensor([5.60,5.60,5.60,5.60])
x = torch.sub(t, t2)
print("Element-wise subtraction result:\n", x)

আউটপুট

Original Tensor t:
   tensor([1.5000, 2.0300, 3.8000, 2.9000])
Element-wise subtraction result:
   tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000])
Element-wise subtraction result:
   tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000])
Element-wise subtraction result:
   tensor([-4.1000, -3.5700, -1.8000, -2.7000])

উদাহরণ 2

নিম্নলিখিত প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি 2-ডি টেনসর থেকে 1-ডি টেনসর বিয়োগ করা যায়৷

# Import necessary library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[8,7],[4,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 5])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Subtract 1-D tensor from 2-D tensor
v = torch.sub(T1, T2)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

আউটপুট

T1:
tensor([[8., 7.],
         [4., 5.]])
T2:
   tensor([10., 5.])
Element-wise subtraction result:
tensor([[-2., 2.],
         [-6., 0.]])

উদাহরণ 3

নিম্নলিখিত প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি 1D টেনসর থেকে একটি 2D টেনসর বিয়োগ করতে হয়৷

# Python program to subtract 2D tensor from 1D tensor
# Import the library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[1,2],[4,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 5])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Subtract 2-D tensor from 1-D tensor
v = torch.sub(T2, T1)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

আউটপুট

T1:
tensor([[1., 2.],
         [4., 5.]])
T2:
   tensor([10., 5.])
Element-wise subtraction result:
tensor([[9., 3.],
         [6., 0.]])

আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে চূড়ান্ত টেনসরটি একটি 2D টেনসর।

উদাহরণ 4

নিম্নলিখিত প্রোগ্রামটি দেখায় কিভাবে একটি 2D টেনসর থেকে একটি 2D টেনসর বিয়োগ করা যায়৷

# import the library
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)

# Subtract above two 2-D tensors
v = torch.sub(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([[ 8., 4.],
         [-1., -5.]])