PyTorch のマル

コーヒー買ってきて☕

*メモ:

• 私の投稿では add() について説明しています。
• 私の投稿では sub() について説明しています。
• 私の投稿では div() について説明しています。
• 私の投稿では、remaind() について説明しています。
• 私の投稿では fmod() について説明しています。

mul() は、0 個以上の要素またはスカラーの 0D または複数の D テンソル、または 0 個以上の要素とスカラーの 0D またはそれ以上の D テンソルのうちの 2 つを使用して乗算を行うことができます。以下に示すように、0 個以上の要素の 0D またはそれ以上の D テンソルを取得します。

*メモ:

• mul() はトーチまたはテンソルとともに使用できます。
• トーチ (タイプ: int、float、complex、または bool のテンソルまたはスカラー) を使用するか、テンソル (タイプ: int、float、complex または bool のテンソル) を使用する 1 番目の引数 (入力) (必須)。
• torch の 2 番目の引数、またはテンソルの 1 番目の引数は、other(必須タイプ: テンソルまたは int、float、complex、または bool のスカラー) です。
• torch(Optional-Default:None-Type:tensor) には out 引数があります: *メモ:
  • out= を使用する必要があります。
  • 私の投稿では議論を説明しています。
• multiply() は mul() のエイリアスです。

import torch

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

torch.mul(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.mul(other=tensor2)
# tensor([[36, -28, 18], [-18, 35, -30]])

torch.mul(input=9, other=tensor2)
# tensor([[36, -36, 27], [-18, 45, -45]])

torch.mul(input=tensor1, other=4)
# tensor([36, 28, 24])

torch.mul(input=9, other=4)
# tensor(36)

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

torch.mul(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[36., -28., 18.], [-18., 35., -30.]])

torch.mul(input=9., other=tensor2)
# tensor([[36., -36., 27.], [-18., 45., -45.]])

torch.mul(input=tensor1, other=4.)
# tensor([36., 28., 24.])

torch.mul(input=9., other=4.)
# tensor(36.)

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.mul(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[36.+0.j, -28.+0.j, 18.+0.j],
#         [-18.+0.j, 35.+0.j, -30.+0.j]])

torch.mul(input=9.+0.j, other=tensor2)
# tensor([[36.+0.j, -36.+0.j, 27.+0.j],
#         [-18.+0.j, 45.+0.j, -45.+0.j]])

torch.mul(input=tensor1, other=4.+0.j)
# tensor([36.+0.j, 28.+0.j, 24.+0.j])

torch.mul(input=9.+0.j, other=4.+0.j)
# tensor(36.+0.j)

tensor1 = torch.tensor([True, False, True])
tensor2 = torch.tensor([[False, True, False], [True, False, True]])

torch.mul(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[False, False, False],
#         [True, False, True]])

torch.mul(input=True, other=tensor2)
# tensor([[False, True, False], [True, False, True]])

torch.mul(input=tensor1, other=False)
# tensor([False, False, False])

torch.mul(input=True, other=False)
# tensor(False)

以上がPyTorch のマルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。