如何在 PyTorch 中对张量执行逐元素除法?
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要在 PyTorch 中对两个张量执行逐元素除法，我们可以使用 torch.div() 方法。它将第一个输入张量的每个元素除以第二个张量的相应元素。我们还可以将张量除以标量。张量可以除以具有相同或不同维度的张量。最终张量的维度将与高维张量的维度相同。如果我们将一维张量除以二维张量，那么最终张量将是二维张量。
步骤
导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库都是 torch。确保您已经安装了它。
定义两个或更多 PyTorch 张量并打印它们。如果您想将张量除以标量，请定义一个标量。
使用 torch.div() 将张量除以另一个张量或标量，并将值分配给新变量。使用此方法划分张量不会对原始张量产生任何变化。
打印最终张量。
示例 1
# 执行元素除法的 Python 程序
# 导入所需的库
import torch
# 创建张量
t = torch.Tensor([2, 3, 5, 9])
print("Original Tensor t:\n", t)
# 将张量除以标量 4
v = torch.div(t, 4)
print("Element-wise division result:\n", v)
# 也可以获得相同的结果，如下所示
t1 = torch.Tensor([4])
w = torch.div(t, t1)
print("Element-wise division result:\n", w)
# 执行上述操作的其他方法
t2 = torch.Tensor([4,4,4,4])
x = torch.div(t, t2)
print("Element-wise division result:\n", x)
输出
Original Tensor t: tensor([2., 3., 5., 9.]) Element-wise division result: tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500]) Element-wise division result: tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500]) Element-wise division result: tensor([0.5000, 0.7500, 1.2500, 2.2500])
示例 2
以下 Python 程序展示了如何将 2D 张量除以 1D 张量。
# 导入所需的库
import torch
# 创建 2D 张量
T1 = torch.Tensor([[3,2],[7,5]])
# 创建 1-D 张量
T2 = torch.Tensor([10, 8])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)
# 将 2-D 张量除以 1-D 张量
v = torch.div(T1, T2)
print("Element-wise division result:\n", v)
输出
T1: tensor([[3., 2.], [7., 5.]]) T2: tensor([10., 8.]) Element-wise division result: tensor([[0.3000, 0.2500], [0.7000, 0.6250]])
示例 3
以下 Python 程序展示了如何将 1D 张量除以 2D 张量。
# 将 1D 张量除以 2D 张量的 Python 程序
# 导入所需的库
import torch
# 创建 2D 张量
T1 = torch.Tensor([[8,7],[4,5]])
# 创建 1-D 张量
T2 = torch.Tensor([10, 5])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)
# 将 1-D 张量除以 2-D 张量
v = torch.div(T2, T1)
print("Division 1D tensor by 2D tensor result:\n", v)
输出
T1: tensor([[8., 7.], [4., 5.]]) T2: tensor([10., 5.]) Division 1D tensor by 2D tensor result: tensor([[1.2500, 0.7143], [2.5000, 1.0000]])
您可以注意到最终的张量是 2D 张量。
示例 4
以下 Python 程序展示了如何将 2D 张量除以 2D 张量。
# 导入必要的库
import torch
# 创建两个 2-D 张量
T1 = torch.Tensor([[8,7],[3,4]])
T2 = torch.Tensor([[0,3],[4,9]])
# 打印上述张量
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)
# 将 T1 除以 T2
v = torch.div(T1,T2)
print("Element-wise division result:\n", v)
输出
T1: tensor([[8., 7.], [3., 4.]]) T2: tensor([[0., 3.], [4., 9.]]) Element-wise division result: tensor([[ inf, 2.3333], [0.7500, 0.4444]])
