エントロピーは、特定のシステムの不確実性またはランダム性の尺度です。テンソルの要素ごとのエントロピーは、テンソルの各要素に対して個別に計算されたエントロピーです。 PyTorch が提供するのは「 トーチ.スペシャル.entr() 」メソッドを使用して、任意のテンソルのエントロピーを見つけます。テンソルの要素が負の場合、そのエントロピーは負の無限大になります。テンソルの要素が「 0 ”、そのエントロピーも” 0 ”。さらに、テンソル要素が正の場合、そのエントロピーは要素の負の値と自然対数の積として計算されます。
この記事では、PyTorch でテンソルの要素ごとのエントロピーを求める方法を例示します。
PyTorch でテンソルの要素ごとのエントロピーを見つける方法は?
PyTorch でテンソルの要素ごとのエントロピーを見つけるには、「 トーチ.スペシャル.entr() 」という手法が使われています。ユーザーは、要素ごとのエントロピーを見つけるために、目的のテンソルをこのメソッドに渡す必要があります。
理解を深めるために、次に提供される例を参照してください。
例 1: 1D テンソルの要素ごとのエントロピーの計算/検索
最初の例では、1D テンソルを作成し、その要素ごとのエントロピーを計算します。提供された手順に従いましょう。
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 要素ごとのエントロピーを計算するためのライブラリ:
輸入トーチ 
ステップ 2: 1D テンソルを作成する
次に、「」を使用します。 torch.tensor() 」関数を使用して 1D テンソルを作成し、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1 ” リストからの 1D テンソル:
Tens1 = torch.tensor([3, 0.8 , -1 , 5, 0, -9])印刷(十の1)
ステップ 3: 要素ごとのエントロピーを計算する
さあ、「」を活用してください。 トーチ.スペシャル.entr() 」の要素ごとのエントロピーを計算する方法 十の位1 ” テンソル:
tens_Entr = torch.special.entr(Tens1) 
ステップ 4: 計算されたエントロピーを表示する
最後に、検証のために計算されたテンソルの要素ごとのエントロピーを表示します。
print(tens_Entr)以下の出力は、「」の計算されたエントロピーを示しています。 十の位1 ” テンソル:
例 2: 2D テンソルの要素ごとのエントロピーの計算/検索
2 番目の例では、2D テンソルを作成し、その要素ごとのエントロピーを計算します。以下の段階的な手順に従ってください。
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 エントロピーを計算するためのライブラリ:
輸入トーチ 
ステップ 2: 2D テンソルを作成する
次に、目的の 2D テンソルを作成し、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。 十数2 「2D テンソル:
Tens2 = torch.tensor([[1, 7, -3], [4, -2, 0], [-5, 0, -8]])印刷(Tens2)
これにより、以下に示すような 2D テンソルが作成されました。
ステップ 3: 要素ごとのエントロピーを計算する
次に、「」の要素ごとのエントロピーを計算します。 十数2 ” を使用したテンソル” トーチ.スペシャル.entr() ' 方法：
tens2_Entr = torch.special.entr(Tens2) 
ステップ 4: 計算されたエントロピーを表示する
最後に、計算されたテンソルの要素ごとのエントロピーを表示します。
print(tens2_Entr)「」のエントロピー 十数2 ” テンソルが正常に計算されました。
PyTorch でテンソルの要素ごとのエントロピーを計算する方法を効率的に説明しました。
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 でテンソルの要素ごとのエントロピーを計算/検索するには、まず「 松明 ' 図書館。次に、目的の 1D または 2D テンソルを作成し、その要素を表示します。その後、「」を使用します。 トーチ.スペシャル.entr() 」メソッドを使用して、入力テンソルの要素ごとのエントロピーを計算します。最後に、計算されたエントロピーを表示します。この記事では、PyTorch でテンソルの要素ごとのエントロピーを計算する方法を例示しました。