En este artículo, vamos a discutir cómo encontrar la transpuesta del tensor en PyTorch. La transposición se obtiene cambiando las filas por columnas y las columnas por filas. podemos transponer un tensor usando el método transpose(). la siguiente sintaxis se usa para encontrar la transposición del tensor.
Sintaxis: torch.transpose(input_tens, dim_0, dim_1)
Parámetros:
- input_tens : el tensor de entrada que queremos transponer.
- dim_0 : se usará cuando queramos transponer la primera dimensión.
- dim_1 : se usará cuando queramos transponer la segunda dimensión.
Retorno: este método devuelve la transposición del tensor de entrada.
Ejemplo 1:
El siguiente programa es para entender cómo encontrar la transpuesta del tensor 2D.
Python
# import torch module import torch # Define a 2D tensor tens = torch.tensor([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) # display original tensor print("\n Original Tensor: \n", tens) # find transpose tens_transpose = torch.transpose(tens, 0, 1) print("\n Tensor After Transpose: \n", tens_transpose)
Producción:
Ejemplo 2:
El siguiente programa es para saber cómo encontrar la transpuesta del tensor multidimensional.
Python
# import torch module import torch # Define a 2D tensor tens = torch.tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]], [[13, 14, 15], [16, 17, 18]]]) # display original tensor print("\n Original Tensor: \n", tens) # find transpose of multi-dimension tensor tens_transpose = torch.transpose(tens, 0, 1) # display final result print("\n Tensor After Transpose: \n", tens_transpose)
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por mukulsomukesh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA