sous dans PyTorch

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*Mémos :

• Mon message explique add().
• Mon message explique mul().
• Mon message explique div().
• Mon message explique le reste().
• Mon message explique fmod().

sub() peut effectuer une soustraction avec deux des tenseurs 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments ou scalaires ou le tenseur 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments et un scalaire, obtenant le tenseur 0D ou plus D de zéro ou plusieurs éléments comme indiqué ci-dessous :

*Mémos :

• sub() peut être utilisé avec une torche ou un tenseur.
• Le 1er argument (entrée) avec torch (Type : tenseur ou scalaire de int, float ou complexe) ou en utilisant un tenseur (Type : tenseur de int, float ou complexe) (Obligatoire).
• Le 2ème argument avec torch ou le 1er argument avec un tenseur est autre (Required-Type : tenseur ou scalaire de int, float ou complexe).
• Le 3ème argument avec torch ou le 2ème argument avec un tenseur est alpha(Optional-Default:1-Type:tensor ou scalar of int, float ou complexe). *otherest multiplié par alpha(input ou un tenseur-(otherxalpha)).
• Il y a un argument avec torch(Optional-Default:None-Type:tensor) : *Mémos :
  • out= doit être utilisé.
  • Mon message explique notre argument.
• subtract() est l'alias de sub().

import torch

tensor1 = torch.tensor([9, 7, 6])
tensor2 = torch.tensor([[4, -4, 3], [-2, 5, -5]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.sub(other=tensor2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=1)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1))
# tensor([[5, 11, 3], [11, 2, 11]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=0)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(0))
# tensor([[9, 7, 6], [9, 7, 6]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(2))
# tensor([[1, 15, 0], [13, -3, 16]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=-1)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(-1))
# tensor([[13, 3, 9], [7, 12, 1]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=-2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(-2))
# tensor([[17, -1, 12], [5, 17, -4]])

torch.sub(input=9, other=tensor2)
torch.sub(input=9, other=tensor2, alpha=1)
torch.sub(input=9, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1))
# tensor([[5, 13, 6], [11, 4, 14]])

torch.sub(input=tensor1, other=4)
torch.sub(input=tensor1, other=4, alpha=1)
torch.sub(input=tensor1, other=4, alpha=torch.tensor(1))
# tensor([5, 3, 2])

torch.sub(input=9, other=4)
torch.sub(input=9, other=4, alpha=1)
torch.sub(input=9, other=4, alpha=torch.tensor(1))
# tensor(5)

tensor1 = torch.tensor([9., 7., 6.])
tensor2 = torch.tensor([[4., -4., 3.], [-2., 5., -5.]])

torch.sub(input=tensor1, other=tensor2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=1.)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1.))
# tensor([[5., 11., 3.], [11., 2., 11.]])

torch.sub(input=9., other=tensor2)
torch.sub(input=9., other=tensor2, alpha=1.)
torch.sub(input=9., other=tensor2, alpha=torch.tensor(1.))
# tensor([[5., 13., 6.], [11., 4., 14.]])

torch.sub(input=tensor1, other=4)
torch.sub(input=tensor1, other=4, alpha=1.)
torch.sub(input=tensor1, other=4, alpha=torch.tensor(1.))
# tensor([5., 3., 2.])

torch.sub(input=9., other=4)
torch.sub(input=9., other=4, alpha=1.)
torch.sub(input=9., other=4, alpha=torch.tensor(1.))
# tensor(5.)

tensor1 = torch.tensor([9.+0.j, 7.+0.j, 6.+0.j])
tensor2 = torch.tensor([[4.+0.j, -4.+0.j, 3.+0.j],
                        [-2.+0.j, 5.+0.j, -5.+0.j]])
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=1.+0.j)
torch.sub(input=tensor1, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1.+0.j))
# tensor([[5.+0.j, 11.+0.j, 3.+0.j],
#         [11.+0.j, 2.+0.j, 11.+0.j]])

torch.sub(input=9.+0.j, other=tensor2)
torch.sub(input=9.+0.j, other=tensor2, alpha=1.+0.j)
torch.sub(input=9.+0.j, other=tensor2, alpha=torch.tensor(1.+0.j))
# tensor([[5.+0.j, 13.+0.j, 6.+0.j],
#         [11.+0.j, 4.+0.j, 14.+0.j]])

torch.sub(input=tensor1, other=4.+0.j)
torch.sub(input=tensor1, other=4.+0.j, alpha=1.+0.j)
torch.sub(input=tensor1, other=4.+0.j, alpha=torch.tensor(1.+0.j))
# tensor([5.+0.j, 3.+0.j, 2.+0.j])

torch.sub(input=9.+0.j, other=4.+0.j)
torch.sub(input=9.+0.j, other=4.+0.j, alpha=1.+0.j)
torch.sub(input=9.+0.j, other=4.+0.j, alpha=torch.tensor(1.+0.j))
# tensor(5.+0.j)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!