Pytorch - isinf

Pytorch to open source framework dla języka programowania Pythona.

Tensor to wielowymiarowa tablica, która jest używana do przechowywania danych. Aby użyć tensora, musimy zaimportować moduł pochodni.

Aby utworzyć tensor, zastosowaną metodą jest tensor ().

Składnia:
latarka.tensor (dane)

Gdzie dane są wielowymiarową tablicą.

latarka.isinf ()

W Pytorch isinf () zwraca prawdziwie dla elementów, jeśli element jest nieskończoność (dodatnia nieskończoność lub ujemna nieskończoność). W przeciwnym razie zwraca fałsz.

Wymaga jednego parametru.

Składnia:
latarka.isinf (tensor_object)

Parametr:
Tensor_Object to tensor.

Powrót:
Zwróci tensor boolean w odniesieniu do rzeczywistego tensora.

Reprezentacja:

Pozytywna nieskończoność - Float („Inf”)
Negatywna nieskończoność - float (' - inf')
Nie liczba - float („nan”)

Przykład 1:
W tym przykładzie utworzymy tensor o jednym wymiarze, który ma pięć elementów i sprawdzimy, czy te pięć jest nieskończone, czy nie.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz tensor
data1 = pochodnia.tensor ([12,34,56,1, float („inf”)]))
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywisty tensor:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj („Sprawdź Infinite”)
Drukuj (pochodnia.isinf (data1))

Wyjście:

Rzeczywisty tensor:
tensor ([12., 34., 56., 1., inf])
Sprawdź nieskończone
tensor ([false, false, false, false, true])

Pracujący:

1. 12 nie jest nieskończoność, więc jest skończony (fałszywy).
2. 34 nie jest nieskończoność, więc jest skończony (fałszywy).
3. 56 nie jest nieskończoność, więc jest skończony (fałszywy).
4. 1 nie jest nieskończoność, więc jest skończony (fałsz)).
5. INF jest nieskończoność, więc jest nieskończony (prawda).

Przykład 2:
W tym przykładzie utworzymy tensor o jednym wymiarze, który ma pięć elementów i sprawdzimy, czy te pięć jest nieskończone, czy nie.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz tensor
data1 = pochodnia.tensor ([float ('-inf'), 34,56, float („nan”), float ('inf')])
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywisty tensor:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj („Sprawdź Infinite”)
Drukuj (pochodnia.isinf (data1))

Wyjście:

Rzeczywisty tensor:
tensor ([-inf, 34., 56., nan, inf])
Sprawdź nieskończone
tensor ([true, false, false, false, true])

Pracujący:

1. -INF jest ujemną nieskończonością, więc jest nieskończony (prawda).
2. 34 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy).
3. 56 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy).
4. Nan nie jest liczbą, więc nie jest skończona, a nie nieskończoność (fałsz).
5. INF jest nieskończoność, więc jest nieskończony (prawda).

Przykład 3:
W tym przykładzie utworzymy tensor z dwoma wymiarami, który ma pięć elementów w każdym rzędzie i sprawdzi, czy te pięć jest nieskończone, czy nie.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz tensor 2D
data1 = pochodnia.tensor ([[float ('-inf'), 34,56, float („nan”), float („inf”)], [float ('-inf'), 100, -4, float („nan” ), float ('inf')]))
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywisty tensor:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj („Sprawdź Infinite”)
Drukuj (pochodnia.isinf (data1))

Wyjście:

Rzeczywisty tensor:
tensor ([[-inf, 34., 56., nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]])
Sprawdź nieskończone
tensor ([[prawda, false, false, false, true],
[Prawda, false, false, false, true]])

Pracujący:

1. -INF jest ujemną nieskończonością, więc jest nieskończony (prawdziwy) dla obu.
2. 34 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy). 100 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy).
3. 56 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy). -4 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy).
4. nan nie jest liczbą, więc nie jest nieskończony (fałszywy) dla obu.
5. INF jest nieskończoność, więc jest nieskończony (prawdziwy) dla obu.

Pracuj z CPU

Jeśli chcesz uruchomić funkcję isinf () na procesorze, musimy utworzyć tensor z funkcją CPU (). Będzie to działać na komputerze procesora.

W tej chwili, kiedy tworzymy tensor, możemy użyć funkcji CPU ().

Składnia:
latarka.tensor (dane).procesor()

Przykład 1:
W tym przykładzie utworzymy tensor o jednym wymiarze, który ma pięć elementów na procesorze i sprawdzi, czy te pięć jest nieskończone, czy nie.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz tensor
data1 = pochodnia.tensor ([12,34,56,1, float („inf”)])).procesor()
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywisty tensor:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj („Sprawdź Infinite”)
Drukuj (pochodnia.isinf (data1))

Wyjście:
Rzeczywisty tensor:
tensor ([12., 34., 56., 1., inf])
Sprawdź nieskończone
tensor ([false, false, false, false, true])

Pracujący:

1. 12 nie jest nieskończoność, więc jest skończony (fałszywy).
2. 34 nie jest nieskończoność, więc jest skończony (fałszywy).
3. 56 nie jest nieskończoność, więc jest skończony (fałszywy).
4. 1 nie jest nieskończoność, więc jest skończony (fałszywy).
5. INF jest nieskończoność, więc jest nieskończony (prawda).

Przykład 2:
W tym przykładzie utworzymy tensor o jednym wymiarze, który ma pięć elementów na procesorze i sprawdzi, czy te pięć jest nieskończone, czy nie.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz tensor
data1 = pochodnia.tensor ([float ('-inf'), 34,56, float („nan”), float ('inf')]).procesor()
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywisty tensor:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj („Sprawdź Infinite”)
Drukuj (pochodnia.isinf (data1))

Wyjście:

Rzeczywisty tensor:
tensor ([-inf, 34., 56., nan, inf])
Sprawdź nieskończone
tensor ([true, false, false, false, true])

Pracujący:

1. -INF jest ujemną nieskończonością, więc jest nieskończony (prawda).
2. 34 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy).
3. 56 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy).
4. Nan nie jest liczbą, więc nie jest skończona, a nie nieskończoność (fałsz).
5. INF jest nieskończoność, więc jest nieskończony (prawda).

Przykład 3:
W tym przykładzie utworzymy tensor z dwoma wymiarami, który ma pięć elementów na procesorze w każdym rzędzie i sprawdzi, czy te pięć jest nieskończone, czy nie.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz tensor 2D
data1 = pochodnia.tensor ([[float ('-inf'), 34,56, float („nan”), float („inf”)], [float ('-inf'), 100, -4, float („nan” ), float ('inf')])).procesor()
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywisty tensor:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj („Sprawdź Infinite”)
Drukuj (pochodnia.isinf (data1))

Wyjście:

Rzeczywisty tensor:
tensor ([[-inf, 34., 56., nan, inf],
[-inf, 100., -4., nan, inf]])
Sprawdź nieskończone
tensor ([[prawda, false, false, false, true],
[Prawda, false, false, false, true]])

Pracujący:

1. -INF jest ujemną nieskończonością, więc jest nieskończony (prawdziwy) dla obu.
2. 34 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy). 100 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy).
3. 56 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy). -4 nie jest ani nieskończoność, ani nan, więc jest skończony (fałszywy).
4. nan nie jest liczbą, więc nie jest nieskończony (fałszywy) dla obu.
5. INF jest nieskończoność, więc jest nieskończony (prawdziwy) dla obu.

Wniosek

W tej lekcji Pytorcha omówiliśmy ISINF (). Zwraca fałsz dla elementów, jeśli element nie jest nieskończoność. W przeciwnym razie powraca prawdziwie. Elementy znajdujące się w kategorii nieskończonej to: -inf i inf.