PyTorch は、ユーザーがテンソルを操作できるようにする機械学習ライブラリです。テンソルは、さまざまなタイプのデータや形状を持つことができる重要なデータ構造です。場合によっては、ユーザーはテンソルに対して展開操作を実行してサイズを拡張したい場合があります。展開操作により、ユーザーは指定された次元に沿ってテンソルを繰り返すことができます。 PyTorch は、テンソルとサイズのリストを入力として受け取る「expand()」属性を提供します。同じデータを持つが次元が異なる新しいテンソルを返します。
この記事では、PyTorch でテンソルの展開操作を使用する方法を説明します。
PyTorch で展開操作を使用するには?
PyTorch で展開操作を使用するには、以下の手順を確認してください。
- PyTorch ライブラリをインポートする
- 目的のテンソルを作成する
- 入力テンソル サイズを表示する
- 「」を使用してテンソルを展開します。 拡大する（） ' 属性
- 拡張されたテンソルとそのサイズを表示する
ステップ 1: PyTorch ライブラリをインポートする
まず、「」をインポートします 松明 」ライブラリを使用して展開操作を使用します。
輸入 松明
ステップ 2: テンソルを作成する
次に、「」を使用して目的のテンソルを作成します。 torch.tensor() ” 関数を実行し、その要素を出力します。ここでは以下のようなものを作成しています。 十の位 ” テンソル:
十の位 = 松明。 テンソル ( [ [ 2 ] 、 [ 4 ] 、 [ 6 ] ] ）
印刷する ( 十の位 ）
以下の出力では、テンソルが正常に作成されました。
ステップ 3: 入力テンソル サイズを表示する
次に、上記で作成した「」のサイズを確認します。 十の位 ” を使用したテンソル” サイズ（） ' 属性：
印刷する ( 「テンソルのサイズ:」 、 十数。 サイズ ( ） ）以下の出力によると、テンソルのサイズは 3×1 です。
ステップ 4: Tensor を展開する
ここで、「」を使用してください。 拡大する（） 」属性を使用して展開操作を実行し、テンソルを新しい次元に拡張します。テンソルとサイズのリストを入力として提供する必要があります。ここでは、テンソルを 3×4 サイズに拡張しています。
Exp_tens = 十数。 拡大する ( 3 、 4 ）ステップ 5: 拡張されたテンソルとそのサイズを表示する
最後に、拡張されたテンソルの要素とそのサイズを出力します。
印刷する ( Exp_tens ）印刷する ( Exp_tens. サイズ ( ） ）
以下の出力は、拡張されたテンソルとそのサイズ (3×4) を示しています。これは、拡張された操作が正常に実行されたことを示します。
PyTorchでexpand操作を使用する効率的な方法を説明しました。
注記 : ここから Google Colab ノートブックにアクセスできます リンク 。
結論
PyTorch で展開操作を使用するには、まずトーチ ライブラリをインポートします。次に、目的のテンソルを作成し、その要素とサイズを表示します。次に、「」を使用します。 拡大する（） ” 属性を使用して入力テンソルを拡張します。最後に、拡張されたテンソルを出力し、そのサイズを表示します。この記事では、PyTorch でテンソルの展開操作を使用する方法を説明しました。