如何在PyTorch中对张量进行逐元素除法？

在PyTorch中对两个张量进行逐元素除法，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对应元素。我们也可以用一个标量除以一个张量。可以使用相同或不同维度的张量相除。最终张量的维度将与维度较高的张量相同。如果我们用一个一维张量除以一个二维张量，那么最终张量将是一个二维张量。

步骤

• 导入所需的库。在以下所有Python示例中，所需的Python库是**torch**。确保你已经安装了它。

• 定义两个或多个PyTorch张量并打印它们。如果要将张量除以标量，请定义一个标量。

• 使用**torch.div()**将张量除以另一个张量或标量，并将值赋给一个新的变量。使用此方法除以张量不会对原始张量进行任何更改。

• 打印最终张量。

示例1

# Python program to perform element-wise division
# import the required library
import torch

# Create a tensor
t = torch.Tensor([2, 3, 5, 9])
print("Original Tensor t:\n", t)

# Divide a tensor by a scalar 4
v = torch.div(t, 4)
print("Element-wise division result:\n", v)

# Same result can also be obtained as below
t1 = torch.Tensor([4])
w = torch.div(t, t1)
print("Element-wise division result:\n", w)

# other way to do above operation
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

下面的Python程序演示了如何将一个二维张量除以一个一维张量。

# import the required library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[3,2],[7,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 8])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide 2-D tensor by 1-D tensor
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

下面的Python程序演示了如何将一个一维张量除以一个二维张量。

# Python program to dive a 1D tensor by a 2D tensor
# import the required library
import torch

# Create a 2D tensor
T1 = torch.Tensor([[8,7],[4,5]])

# Create a 1-D tensor
T2 = torch.Tensor([10, 5])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide 1-D tensor by 2-D tensor
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]])

您可以注意到最终张量是一个二维张量。

示例4

下面的Python程序演示了如何将一个二维张量除以一个二维张量。

# import necessary library
import torch

# Create two 2-D tensors
T1 = torch.Tensor([[8,7],[3,4]])
T2 = torch.Tensor([[0,3],[4,9]])

# Print the above tensors
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Divide T1 by 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]])

Shahid Akhtar Khan

更新于：2021年11月6日

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