আমরা একটি টেনসরের আকার (অথবা শেপ) এবং টেনসর içindeki উপাদান সংখ্যাকে টেনসরের মেটাডেটা হিসেবে অ্যাক্সেস করি। একটি টেনসরের আকার অ্যাক্সেস করতে, আমরা .size() পদ্ধতি ব্যবহার করি এবং টেনসরের শেপ .shape ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করা হয়।
.size() এবং .shape উভয়ই একই ফলাফল দেয়। টেনসরে মোট উপাদান সংখ্যা খুঁজে বের করতে আমরা torch.numel() ফাংশন ব্যবহার করি।
পদক্ষেপসমূহ
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন। এখানে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি হল torch। নিশ্চিত করুন যে আপনি torch ইনস্টল করেছেন।
একটি PyTorch টেনসর সংজ্ঞায়িত করুন।
টেনসরের মেটাডেটা খুঁজে বের করুন। টেনসরের আকার এবং শেপ অ্যাক্সেস করতে .size() এবং .shape ব্যবহার করুন। টেনসরে উপাদান সংখ্যা অ্যাক্সেস করতে torch.numel() ব্যবহার করুন।
বेहतर বোঝার জন্য টেনসর এবং মেটাডেটা প্রিন্ট করুন।
উদাহরণ ১
# একটি টেনসরের মেটাডেটা অ্যাক্সেস করার পাইথন প্রোগ্রাম # প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন import torch # ৪x৩ আকারের একটি টেনসর তৈরি করুন T = torch.Tensor([[1,2,3],[2,1,3],[2,3,5],[5,6,4]]) print("T:\n", T) # টেনসর "T"-এর মেটাডেটা খুঁজে বের করুন # উপরের টেনসর "T"-এর আকার খুঁজে বের করুন size_T = T.size() print("টেনসর T-এর আকার:\n", size_T) # .shape ব্যবহার করে আকার পাওয়ার অন্য পদ্ধতি print("টেনসরের শেপ:\n", T.shape) # টেনসর "T"-এ উপাদান সংখ্যা খুঁজে বের করুন num_T = torch.numel(T) print("টেনসর T-এ উপাদান সংখ্যা:\n", num_T)আউটপুট
যখন আপনি উপরের পাইথন ৩ কোডটি চালাবেন, তবে নিচের আউটপুটটি উৎপন্ন হবে।
T: tensor([[1., 2., 3.], [2., 1., 3.], [2., 3., 5.], [5., 6., 4.]]) size of tensor T: torch.Size([4, 3]) Shape of tensor: torch.Size([4, 3]) Number of elements in tensor T: 12
উদাহরণ ২
# একটি টেনসরের মেটাডেটা অ্যাক্সেস করার পাইথন প্রোগ্রাম # লাইব্রেরি আমদানি করুন import torch # র্যান্ডম সংখ্যার একটি টেনসর তৈরি করুন T = torch.randn(4,3,2) print("T:\n", T) # টেনসরের মেটাডেটা খুঁজে বের করুন # উপরের টেনসর "T"-এর আকার খুঁজে বের করুন size_T = T.size() print("টেনসর T-এর আকার:\n", size_T) # .shape ব্যবহার করে আকার পাওয়ার অন্য পদ্ধতি print("টেনসরের শেপ:\n", T.shape) # টেনসর "T"-এ উপাদান সংখ্যা খুঁজে বের করুন num_T = torch.numel(T) print("টেনসর T-এ উপাদান সংখ্যা:\n", num_T)আউটপুট
যখন আপনি উপরের পাইথন ৩ কোডটি চালাবেন, তবে নিচের আউটপুটটি উৎপন্ন হবে।
T: tensor([[[-1.1806, 0.5569], [ 2.2237, 0.9709], [ 0.4775, -0.2491]], [[-0.9703, 1.9916], [ 0.1998, -0.6501], [-0.7489, -1.3013]], [[ 1.3191, 2.0049], [-0.1195, 0.1860], [-0.6061, -1.2451]], [[-0.6044, 0.6153], [-2.2473, -0.1531], [ 0.5341, 1.3697]]]) size of tensor T: torch.Size([4, 3, 2]) Shape of tensor: torch.Size([4, 3, 2]) Number of elements in tensor T: 24
