PyTorch (Torch) ব্যবহার করে কিছু সাধারণ অপারেশন যেমন যোগ (Addition), গুণ (Multiplication), এবং ট্রান্সপোজ (Transpose) কিভাবে করা যায়, তা নিচে ব্যাখ্যা করা হলো:
১. যোগ (Addition)
Torch টেনসরগুলোর মধ্যে উপাদান ভিত্তিক যোগ করতে ব্যবহৃত হয়।
import torch
# দুটি টেনসর তৈরি করা
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# টেনসরগুলোর যোগ
result = a + b
# বা torch.add() ফাংশন ব্যবহার করা যায়
result = torch.add(a, b)
print(result)
আউটপুট:
tensor([[ 6, 8],
[10, 12]])
২. গুণ (Multiplication)
Torch-এ টেনসরগুলোর মধ্যে উপাদান ভিত্তিক (Element-wise) গুণ করা যায়, আবার ম্যাট্রিক্স মাল্টিপ্লিকেশনও করা যায়।
উপাদান ভিত্তিক গুণ:
# উপাদান ভিত্তিক গুণ
result = a * b
# বা torch.mul() ফাংশন ব্যবহার করা যায়
result = torch.mul(a, b)
print(result)
আউটপুট:
tensor([[ 5, 12],
[21, 32]])
ম্যাট্রিক্স মাল্টিপ্লিকেশন:
# ম্যাট্রিক্স মাল্টিপ্লিকেশন
result = torch.mm(a, b)
print(result)
আউটপুট:
tensor([[19, 22],
[43, 50]])
৩. ট্রান্সপোজ (Transpose)
Torch টেনসরের ট্রান্সপোজ করার জন্য torch.t() বা tensor.T ব্যবহার করা হয় (2D টেনসরের ক্ষেত্রে)।
# একটি টেনসরের ট্রান্সপোজ
a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# ট্রান্সপোজ করা
result = a.t()
# বা result = a.T
print(result)
আউটপুট:
tensor([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
এই বেসিক অপারেশনগুলো PyTorch-এ টেনসর নিয়ে কাজ করার জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এগুলো ব্যবহার করে আরও জটিল অপারেশন এবং মডেল তৈরি করা যায়।
Content added By
Read more
