PyTorch에서 텐서에 대해 요소별 곱셈을 수행하는 방법은 무엇입니까?

torch.mul() 메서드는 PyTorch의 텐서에 대해 요소별 곱셈을 수행하는 데 사용됩니다. 텐서의 해당 요소를 곱합니다. 두 개 이상의 텐서를 곱할 수 있습니다. 스칼라와 텐서를 곱할 수도 있습니다. 차원이 같거나 다른 텐서도 곱할 수 있습니다. 최종 텐서의 차원은 고차원 텐서의 차원과 동일합니다. 텐서의 요소별 곱셈은 하다마르 곱이라고도 합니다.

단계

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다. 다음 모든 Python 예제에서 필수 Python 라이브러리는 torch입니다. . 이미 설치했는지 확인하십시오.

• 둘 이상의 PyTorch 텐서를 정의하고 인쇄하십시오. 스칼라 수량을 곱하려면 정의하십시오.

• torch.mul()을 사용하여 둘 이상의 텐서를 곱합니다. 값을 새 변수에 할당합니다. 스칼라 수량과 텐서를 곱할 수도 있습니다. 이 방법을 사용하여 텐서를 곱해도 원래 텐서는 변경되지 않습니다.

• 최종 텐서를 인쇄합니다.

예시 1

다음 프로그램은 스칼라와 텐서를 곱하는 방법을 보여줍니다. 스칼라 대신 텐서를 사용해도 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

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

# Create a tensor
t = torch.Tensor([2.05, 2.03, 3.8, 2.29])
print("Original Tensor t:\n", t)

# Multiply a scalar value to a tensor
v = torch.mul(t, 7)
print("Element-wise multiplication result:\n", v)

# Same result can also be obtained as below
t1 = torch.Tensor([7])
w = torch.mul(t, t1)
print("Element-wise multiplication result:\n", w)

# other way to do above operation
t2 = torch.Tensor([7,7,7,7])
x = torch.mul(t, t2)
print("Element-wise multiplication result:\n", x)

출력

Original Tensor t:
   tensor([2.0500, 2.0300, 3.8000, 2.2900])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])
Element-wise multiplication result:
   tensor([14.3500, 14.2100, 26.6000, 16.0300])

예시 2

다음 Python 프로그램은 2D 텐서와 1D 텐서를 곱하는 방법을 보여줍니다.

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)

# Multiply 1-D tensor with 2-D tensor
v = torch.mul(T1, T2) # v = torch.mul(T2,T1)
print("Element-wise multiplication result:\n", v)

출력

T1:
tensor([[3., 2.],
         [7., 5.]])
T2:
tensor([10., 8.])
Element-wise multiplication result:
tensor([[30., 16.],
         [70., 40.]])

예시 3

다음 Python 프로그램은 두 개의 2D 텐서를 곱하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# create two 2-D tensors
T1 = torch.Tensor([[8,7],[3,4]])
T2 = torch.Tensor([[0,3],[4,9]])
print("T1:\n", T1)
print("T2:\n", T2)

# Multiply above two 2-D tensors
v = torch.mul(T1,T2)
print("Element-wise subtraction result:\n", v)

출력

T1:
tensor([[8., 7.],
         [3., 4.]])
T2:
tensor([[0., 3.],
         [4., 9.]])
Element-wise subtraction result:
tensor([[ 0., 21.],
         [12., 36.]])