PyTorchలో టెన్సర్ మూలకాల ఘాతాంకాలను ఎలా పొందాలో ఈ బ్లాగ్ చర్చిస్తుంది.
PyTorch టెన్సర్‌లలో ఎక్స్‌పోనెంట్‌ల ఉపయోగం ఏమిటి?
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మానవ మెదడు యొక్క పనితీరును అనుకరించడానికి బహుళ ఇన్‌పుట్‌లను ఏకకాలంలో బహుళ అవుట్‌పుట్‌లకు కనెక్ట్ చేయడానికి సంక్లిష్ట నమూనాను ఉపయోగిస్తాయి. ఈ నిర్మాణం క్రింద, ప్రాథమిక గణిత శాస్త్రం యొక్క ఒక క్లిష్టమైన అస్థిపంజరం ఉంది, ఇది ఈ కనెక్షన్‌లన్నింటినీ సాధ్యం చేస్తుంది. ఘాతాంకాలు అనేది ప్రోగ్రామర్లు మరియు డేటా సైంటిస్టుల జీవితాలను మరింత సులభతరం చేయడానికి సహాయపడే గణితానికి చెందిన మరొక భావన.
PyTorchలో ఘాతాంకాలను ఉపయోగించడం యొక్క ముఖ్యమైన లక్షణాలు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి:
- ఘాతాంకాల యొక్క ప్రధాన ఉపయోగం వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ కోసం మొత్తం డేటాను తగిన పరిధిలోకి తీసుకురావడం.
- ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగించి క్షయం రేటును సులభంగా దృశ్యమానం చేయవచ్చు.
- ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ ట్రెండ్‌ని కలిగి ఉన్న ఏ రకమైన డేటానైనా ఎక్స్‌పోనెన్షియల్స్ భావనను ఉపయోగించడం ద్వారా లీనియర్ ట్రెండ్‌లో దృశ్యమానం చేయవచ్చు.
PyTorchలో అన్ని టెన్సర్ మూలకాల యొక్క ఘాతాంకాలను ఎలా గణించాలి?
డేటా విలువలను నిల్వ చేయడానికి టెన్సర్‌లను ఉపయోగించడం అనేది PyTorch కోసం ఒక అద్భుతమైన లక్షణం, ఎందుకంటే టెన్సర్‌ల ద్వారా తీసుకురాబడిన మానిప్యులేషన్ కోసం అన్ని కార్యాచరణలు మరియు అవకాశాల కారణంగా. వ్యక్తిగత టెన్సర్ మూలకాల కోసం ఘాతాంకాలను లెక్కించడం అనేది చిన్న పరిమితుల్లో డేటాను నిర్వహించడానికి కీలకం.
PyTorchలో వ్యక్తిగత టెన్సర్ మూలకాల యొక్క ఘాతాంకాలను ఎలా పొందాలో తెలుసుకోవడానికి దిగువ ఇవ్వబడిన దశలను అనుసరించండి:
దశ 1: కోలాబ్‌ని సెటప్ చేయండి
IDEని సెటప్ చేయడం మొదటి దశ. టెన్సర్‌ల గణన కోసం ఉచితంగా లభించే ఇంటిగ్రేటెడ్ GPUల కారణంగా Google ద్వారా Colaboratory మంచి ఎంపిక. కోలాబ్‌కి వెళ్లండి వెబ్సైట్ మరియు తెరవండి' కొత్త నోట్‌బుక్ ' చూపించిన విధంగా:
దశ 2: టార్చ్ లైబ్రరీని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి మరియు దిగుమతి చేయండి
పైటోర్చ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ మరియు లోతైన అభ్యాస నమూనాల అభివృద్ధి కోసం టార్చ్ లైబ్రరీ కలయికపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ' యొక్క సంస్థాపన మరియు దిగుమతి మంట 'PyTorchలో ఏదైనా ప్రాజెక్ట్ ప్రారంభించడానికి లైబ్రరీ అవసరం:
!పిప్ ఇన్‌స్టాల్ టార్చ్టార్చ్ దిగుమతి
పై కోడ్ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:
- ది ' !పిప్ ” PyTorchలో ప్యాకేజీలు మరియు లైబ్రరీలను ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి పైథాన్ ద్వారా ఇన్‌స్టాలేషన్ ప్యాకేజీ ఉపయోగించబడుతుంది.
- తరువాత, ' దిగుమతి ప్రాజెక్ట్ కోసం లైబ్రరీలను మరియు వాటి కార్యాచరణను కాల్ చేయడానికి ” ఆదేశం ఉపయోగించబడుతుంది:
దశ 3: 1D మరియు 2D PyTorch టెన్సర్‌ను నిర్వచించండి
ఈ ట్యుటోరియల్‌లో, '' రెండింటి యొక్క టెన్సర్ మూలకాల యొక్క ఘాతాంకాల గణనను మేము ప్రదర్శిస్తాము. 1D 'మరియు ఒక' 2D ”పైటార్చ్ టెన్సర్. మేము ఈ టెన్సర్‌లను నిర్వచించడం ద్వారా ప్రారంభిస్తాము:
pytorch_tensor = మంట. టెన్సర్ ( [ 10.0 , 21.0 , 94.0 , 38.0 ] )pytorch_tensor_2d = మంట. టెన్సర్ ( [ [ 2 , 5 , 1 ] , [ 9 , 2 , 9 ] , [ 1 , 7 , 1 ] ] )
పై కోడ్ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:
- ది ' టెన్సర్() ”పద్ధతి PyTorchలో టెన్సర్‌లను ఇన్‌పుట్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
- ది ' 1-డైమెన్షనల్ ”టెన్సర్ పైన చూపిన విధంగా ఒకే వరుసలో మూలకాలను మాత్రమే కలిగి ఉంటుంది.
- ది ' 2-డైమెన్షనల్ ” పైన నిర్వచించిన టెన్సర్ 3 విభిన్న నిలువు వరుసలు మరియు 3 విభిన్న వరుసలలో మూలకాలను కలిగి ఉంది.
- నిర్వచించబడిన రెండు టెన్సర్‌లు వాటికి సంబంధించిన వాటికి కేటాయించబడ్డాయి “ వేరియబుల్స్ ”:
దశ 4: ప్రతి టెన్సర్ మూలకం యొక్క ఘాతాంకాలను గణించండి
PyTorch టెన్సర్‌లను నిర్వచించిన తర్వాత, '' యొక్క గణనను నిర్వచించాల్సిన సమయం ఇది. ఘాతాంకాలు 'రెండు టెన్సర్‌లలోని ప్రతి మూలకం 'ని ఉపయోగించి torch.exp() 'పద్ధతి:
టెన్సర్_ఘాతాంకాలు = మంట. ఎక్స్ ( pytorch_tensor )tensor_exponents_2d = మంట. ఎక్స్ ( pytorch_tensor_2d )
పై కోడ్ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:
- ది ' exp() టెన్సర్‌లోని ప్రతి మూలకం యొక్క ఘాతాంకాన్ని గణించడానికి ”ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది.
- ది ' 1D 'టెన్సర్ వేరియబుల్' యొక్క వాదనగా నిర్వచించబడింది exp() 'ఫంక్షన్ మరియు అది 'కి కేటాయించబడుతుంది టెన్సర్_ఘాతాంకాలు చూపిన విధంగా ” వేరియబుల్.
- తరువాత, ' 2D 'టెన్సర్ వేరియబుల్' యొక్క వాదనగా కూడా నిర్వచించబడింది exp() 'ఫంక్షన్ మరియు అది 'కి కేటాయించబడుతుంది tensor_exponents_2d చూపిన విధంగా ”వేరియబుల్:
దశ 5: అవుట్‌పుట్‌ను ప్రింట్ చేయండి
''ని ఉపయోగించి రెండు టెన్సర్‌లలో ఉన్న ప్రతి మూలకం యొక్క ఘాతాంకాల గణన యొక్క అవుట్‌పుట్‌ను ప్రింట్ చేయడం చివరి దశ. ముద్రణ() 'పద్ధతి:
ముద్రణ ( 'ఒరిజినల్ 1D టెన్సర్: \n ' , pytorch_tensor )ముద్రణ ( ' \n 1D టెన్సర్ యొక్క ఘాతాంకాలు: \n ' , టెన్సర్_ఘాతాంకాలు )
ముద్రణ ( ' \n అసలు 2D టెన్సర్: \n ' , pytorch_tensor_2d )
ముద్రణ ( ' \n 2D టెన్సర్ యొక్క ఘాతాంకాలు: \n ' , tensor_exponents_2d )
పై కోడ్ క్రింది విధంగా పనిచేస్తుంది:
- ఉపయోగించడానికి ' ముద్రణ() ” అవుట్‌పుట్‌లో అసలైన 1D టెన్సర్ మరియు దాని మూలకాల ఘాతాంకాలను ప్రదర్శించే పద్ధతి.
- అప్పుడు, అదే ఉపయోగించండి ' ముద్రణ() ”అవుట్‌పుట్‌లో అసలైన 2D టెన్సర్ మరియు చూపిన విధంగా దాని మూలకాల ఘాతాంకాలను ప్రదర్శించే పద్ధతి.
- ది ' \n ” కోడ్‌లో చూపబడిన పదం కింది లైన్ నుండి తదుపరి అవుట్‌పుట్‌ను ప్రారంభించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. అవుట్‌పుట్ డిస్‌ప్లేను క్రమబద్ధంగా ఉంచడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
- అవుట్‌పుట్‌లో ప్రదర్శించబడే సరళమైన వచనం “విలోమ కామాస్‌లో” జోడించబడుతుంది. ముద్రణ() ” పద్ధతి వాదన.
- వచనం తరువాత “ వేరియబుల్ ” అని ముద్రించాలి.
ఘాతాంకాలు అవుట్‌పుట్
గమనిక : మీరు ఇక్కడ మా Colab నోట్‌బుక్‌ని యాక్సెస్ చేయవచ్చు లింక్ .
అనుకూల చిట్కా
PyTorch టెన్సర్‌లలోని మూలకాల ఘాతాంకాలను కంప్యూటింగ్ చేయడం అనేది మిలియన్ల వరుసల డేటాతో సంక్లిష్టమైన మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్‌ను అమలు చేయడానికి ముందు ప్రీప్రాసెసింగ్‌లో కీలకమైన దశగా నిరూపించబడుతుంది. ఈ సాంకేతికత అన్ని సంఖ్యా డేటా విలువలను ఒక చిన్న పరిధిలోకి తీసుకురాగలదు, ఇది హార్డ్‌వేర్‌కు చాలా సులభం అని నిరూపించవచ్చు, తద్వారా ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
విజయం! PyTorch టెన్సర్‌లోని ప్రతి వ్యక్తిగత మూలకం యొక్క ఘాతాంకాన్ని ఎలా గణించాలో మేము మీకు చూపించాము.
ముగింపు
మొదట టెన్సర్‌ను నిర్వచించడం ద్వారా పైటోర్చ్‌లోని అన్ని టెన్సర్ మూలకాల యొక్క ఘాతాంకాలను గణించండి మరియు తర్వాత, “ torch.exp() ” ఫంక్షన్. ఈ బ్లాగ్‌లో, మేము 1D మరియు 2D PyTorch టెన్సర్‌ను ఎలా నిర్వచించాలో మరియు ఈ రెండు టెన్సర్‌లలోని ప్రతి మూలకం యొక్క ఘాతాంకాన్ని ఎలా గణించాలో ప్రదర్శించాము.