PyTorch のサブ

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*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 mul() 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。

sub() は、ゼロ以上の要素またはスカラーの 0D 以上の D テンソル、またはゼロ以上の要素の 0D 以上の D テンソルとスカラーの 2 つを使用して減算を実行し、ゼロの 0D 以上の D テンソルを取得できます。以下に示すように、以上の要素:

*メモ:

• sub() は torch または tensor とともに使用できます。
• トーチ (タイプ: int、float、または complex のテンソルまたはスカラー) または tensor (タイプ: int、float または complex 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、または complex のスカラー) です。
• torch の 3 番目の引数、または tensor の 2 番目の引数は alpha(Optional-Default:1-Type:tensor または int、float、または complex のスカラー) です。 *other は alpha(input または tensor-(otherxalpha)) で乗算されます。
• 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。
• subtract() は sub() の別名です。

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)

以上がPyTorch のサブの詳細内容です。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。