Pytorch - LCM

Zobaczymy, jak zwrócić najmniej powszechne wielokrotności w tensor wejściowy w tym samouczku Pytorcha.

Pytorch to open source dostępny z językiem programowania Python. TENSOR to wielowymiarowa tablica używana do przechowywania danych. Aby użyć tensor, musimy zaimportować moduł pochodni. Aby utworzyć tensor, zastosowaną metodą jest tensor ().

Składnia:

latarka.tensor (dane)

Gdzie dane są wielowymiarową tablicą.

Latarka.LCM ()

LCM () w Pytorch służy do zwracania najmniej powszechnych wielokrotności z obu elementów w dwóch obiektach tensorowych.

Składnia:

latarka.LCM (Tensor_Object1, Tensor_Object2)

Gdzie:

1. Tensor_Object1 to pierwszy tensor
2. Tensor_Object2 to drugi tensor

Powrót:

Zwraca również najmniej powszechne mnożniki z dwóch tensorów.

Przykład 1:

W tym przykładzie utworzymy dwa tensory o jednym wymiarze, który ma 5 elementów i wykonamy operację LCM ().

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz dwa tensory 1D
data1 = pochodnia.tensor ([1,2,3,4,5])
data2 = pochodnia.tensor ([34,45,3,40,10])
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywiste tensory:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj (dane 2)
Drukuj („LCM”)
#zwróć najmniej powszechne mnożniki
Drukuj (pochodnia.LCM (Data1, Data2))

Wyjście:

Rzeczywiste tensory:
tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
tensor ([34, 45, 3, 40, 10])
LCM
tensor ([34, 90, 3, 40, 10])

Pracujący:

1. LCM (1,34) - 34
2. LCM (2,45) - 90
3. LCM (3,3) - 3
4. LCM (4,40) - 40
5. LCM (5,10) - 10

Możliwe jest również zwrócenie LCM z jednym elementem, który oblicza się z każdym elementem.

Przykład 2:

W tym przykładzie utworzymy dwa tensory o jednym wymiarze, który ma 5 elementów w pierwszym tensorze i jeden element w drugim tensorze, i wykonuje na nich operację LCM ().

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz dwa tensory 1D
data1 = pochodnia.tensor ([1,2,3,4,5])
data2 = pochodnia.tensor ([10])
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywiste tensory:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj (dane 2)
Drukuj („LCM”)
#zwróć najmniej powszechne mnożniki
Drukuj (pochodnia.LCM (Data1, Data2))

Wyjście:

Rzeczywiste tensory:
tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
tensor ([10])
LCM
tensor ([10, 10, 30, 20, 10])

Pracujący:

1. LCM (1,10) -10
2. LCM (2,10) - 10
3. LCM (3,10) - 30
4. LCM (4,10) - 20
5. LCM (5,10) - 10

Przykład 3:

W tym przykładzie utworzymy dwa tensory z 2 wymiarami, które mają 5 elementów i wykonamy operację LCM ().

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz dwa tensory 2D
data1 = pochodnia.tensor ([[1,2,3,4,5], [45 67,89,87,78]]))
data2 = pochodnia.tensor ([[134,54,67,65,56], [45 67,89,87,78]]))
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywiste tensory:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj (dane 2)
Drukuj („LCM”)
#zwróć najmniej powszechne mnożniki
Drukuj (pochodnia.LCM (Data1, Data2))

Wyjście:

Rzeczywiste tensory:
tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[45, 67, 89, 87, 78]])
tensor ([[134, 54, 67, 65, 56],
[45, 67, 89, 87, 78]])
LCM
tensor ([[134, 54, 201, 260, 280],
[45, 67, 89, 87, 78]])

Pracujący:

1. LCM (1134) -134, LCM (45,45) -45
2. LCM (2,54) - 54, LCM (67,67) -67
3. LCM (3,67) - 201, LCM (89,89) -89
4. LCM (4,65) - 260, LCM (87,87) -87
5. LCM (5,56) - 280, LCM (78,78) -78

Pracuj z CPU

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

Kiedy tworzymy tensor, tym razem możemy użyć funkcji CPU ().

Składnia:

latarka.tensor (dane).procesor()

Przykład 1:

W tym przykładzie utworzymy dwa tensory o jednym wymiarze, który ma 5 elementów i wykonamy operację LCM ().

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz dwa tensory 1D
data1 = pochodnia.tensor ([1,2,3,4,5]).procesor()
data2 = pochodnia.tensor ([34,45,3,40,10]).procesor()
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywiste tensory:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj (dane 2)
Drukuj („LCM”)
#zwróć najmniej powszechne mnożniki
Drukuj (pochodnia.LCM (Data1, Data2))

Wyjście:

Rzeczywiste tensory:
tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
tensor ([34, 45, 3, 40, 10])
LCM
tensor ([34, 90, 3, 40, 10])

Pracujący:

1. LCM (1,34) - 34
2. LCM (2,45) - 90
3. LCM (3,3) - 3
4. LCM (4,40) - 40
5. LCM (5,10) - 10

Możliwe jest również zwrócenie LCM z jednym elementem, który oblicza się z każdym elementem.

Przykład 2:

W tym przykładzie utworzymy dwa tensory o jednym wymiarze, który ma 5 elementów w pierwszym tensorze i jeden element w drugim tensorze, i wykonuje na nich operację LCM ().

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz dwa tensory 1D
data1 = pochodnia.tensor ([1,2,3,4,5]).procesor()
data2 = pochodnia.tensor ([10]).procesor()
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywiste tensory:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj (dane 2)
Drukuj („LCM”)
#zwróć najmniej powszechne mnożniki
Drukuj (pochodnia.LCM (Data1, Data2))

Wyjście:

Rzeczywiste tensory:
tensor ([1, 2, 3, 4, 5])
tensor ([10])
LCM
tensor ([10, 10, 30, 20, 10])

Pracujący:

1. LCM (1,10) -10
2. LCM (2,10) - 10
3. LCM (3,10) - 30
4. LCM (4,10) - 20
5. LCM (5,10) - 10

Przykład 3:

W tym przykładzie utworzymy dwa tensory z 2 wymiarami, które mają 5 elementów i wykonamy operację LCM ().

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz dwa tensory 2D
data1 = pochodnia.tensor ([[1,2,3,4,5], [45 67,89,87,78]])).procesor()
data2 = pochodnia.tensor ([[134,54,67,65,56], [45 67,89,87,78]])).procesor()
#wyświetlacz
Drukuj („Rzeczywiste tensory:”)
Drukuj (dane 1)
Drukuj (dane 2)
Drukuj („LCM”)
#zwróć najmniej powszechne mnożniki
Drukuj (pochodnia.LCM (Data1, Data2))

Wyjście:

Rzeczywiste tensory:
tensor ([[1, 2, 3, 4, 5],
[45, 67, 89, 87, 78]])
tensor ([[134, 54, 67, 65, 56],
[45, 67, 89, 87, 78]])
LCM
tensor ([[134, 54, 201, 260, 280],
[45, 67, 89, 87, 78]])

Pracujący:

1. LCM (1134) -134, LCM (45,45) -45
2. LCM (2,54) - 54, LCM (67,67) -67
3. LCM (3,67) - 201, LCM (89,89) -89
4. LCM (4,65) - 260, LCM (87,87) -87
5. LCM (5,56) - 280, LCM (78,78) -78

Wniosek

W tej lekcji Pytorcha dowiedzieliśmy się o funkcji LCM () i jak zastosować ją na tensor, aby zwrócić najmniej powszechną wielokrotność . Stworzyliśmy również tensor z funkcją CPU () i zwróciliśmy LCM.