Como acessar e modificar os valores do Tensor no PyTorch?

Este blog irá ilustrar os métodos para acessar e modificar os valores dos tensores no PyTorch.

Como acessar e modificar os valores/conteúdo do Tensor no PyTorch?

Para obter e modificar os valores dos tensores no PyTorch, dois métodos podem ser usados:

• Método 1: usando indexação
• Método 2: usando fatiamento

Método 1: acessar e modificar os valores do tensor usando indexação

A indexação é uma forma de selecionar um elemento específico ou um intervalo de elementos de um tensor específico com base em sua posição. Os usuários precisam usar colchetes “ [ ] ”Para acessar os elementos ao longo de cada dimensão do tensor. No caso de um tensor 2D, os elementos podem ser acessados ​​na linha “i” e na coluna “j” usando “tensor[i,j]”. Para fazer isso, siga as etapas fornecidas:

Etapa 1: importar biblioteca PyTorch

Primeiro, importe o “ tocha ' biblioteca:

Etapa 2: crie um tensor

Em seguida, use o “ tocha.tensor() ”Função para criar um tensor desejado e imprimir seus elementos. Por exemplo, estamos criando um tensor 2D “ dezenas1 ”com dimensões 2×3:

Isso criou o tensor 2D conforme visto abaixo:

Etapa 3: acessar os valores do tensor usando indexação

Agora acesse os valores desejados do tensor pelo seu índice. Por exemplo, especificamos o índice “[1][2]” do “ dezenas1 ”Para acessar seu valor e armazená-lo em uma variável chamada“ elemento_temp ”. Isso acessará o valor presente na segunda linha e terceira coluna:

Aqui: ' [1] ”significa a segunda linha e“ [2] ”Significa a terceira coluna porque a indexação começa em“ 0 ”.

Pode-se observar que o valor desejado foi acessado a partir do tensor, ou seja, “4”:

Etapa 4: modificar os valores do tensor usando indexação

Para modificar o valor específico do tensor, especifique o índice e aloque o novo valor. Aqui, estamos substituindo o valor de “ [0][1] ”índice com“ quinze ”:

A saída abaixo mostra que o valor especificado do tensor foi modificado com sucesso:

Método 2: acessar e modificar os valores do tensor usando fatiamento

Fatiar é uma forma de selecionar um subconjunto de um tensor com uma ou mais dimensões. Os usuários podem usar o operador de dois pontos “:” para especificar os índices inicial e final da fatia e o tamanho do passo. Confira as etapas fornecidas abaixo para entendê-lo melhor:

Etapa 1: importar biblioteca PyTorch

Primeiro, importe o “ tocha ' biblioteca:

Etapa 2: crie um tensor

A seguir, crie um tensor desejado usando o “ tocha.tensor() ”Funciona e imprime seus elementos. Por exemplo, estamos criando um tensor 2D “ dezenas2 ”com dimensões 2×3:

Isso criou um tensor 2D:

Etapa 3: acessar os valores do tensor usando fatiamento

Agora, acesse os valores desejados do tensor usando fatiamento. Por exemplo, especificamos os índices “[1]” de “tens1” para acessar seus valores e armazená-los em uma variável chamada “ novos_valores ”. Isso acessará todos os valores presentes na segunda linha:

Na saída abaixo, todos os valores presentes na segunda linha do tensor foram acessados ​​com sucesso:

Tomemos outro exemplo em que acessaremos o valor da terceira coluna do tensor. Para fazer isso, especifique o “ [:, 2] ”índices:

Isto acessou e exibiu com sucesso os valores da terceira coluna do tensor:

Etapa 4: modificar os valores do tensor usando fatiamento

Para modificar os valores específicos do tensor, especifique os índices e aloque o novo valor. Aqui, estamos alterando todos os valores da segunda linha do tensor. Para isso, especificamos o “ [1] ”índices e alocar novos valores:

De acordo com a saída abaixo, todos os valores dos valores da segunda linha do tensor foram modificados com sucesso:

Explicamos os métodos eficientes para acessar e modificar valores de tensor no PyTorch.

Observação : Você pode acessar nosso Google Colab Notebook neste link .

Conclusão

Para obter e modificar os valores ou conteúdo do tensor no PyTorch, primeiro importe a biblioteca “tocha”. Em seguida, crie o tensor desejado. A seguir, use os métodos de indexação ou fatiamento para acessar e modificar os valores desejados do tensor. Para isso, especifique o índice dos índices respectivamente e exiba os valores acessados ​​e modificados do tensor. Este blog ilustrou os métodos para acessar e modificar os valores dos tensores no PyTorch.