「masked_select 函数最关键的参数就是布尔掩码 mask,传入 mask 参数的布尔张量通过 True 和 False (或 1 和 0) 来决定输入张量对应位置的元素是否保留,既然是一一对应的关系,这就需要传入 mask 中的布尔张量和传入 input 中的输入张量形状要相同。」这里需要注意此时的形状相同包括显式的相等,还包括隐式的相等。
使用mindspore搭建的网络,使用到了ms.ops.masked_select算子,生成的air模型转换为om模型之后在Atlas 300I pro上推理测试。 测试中分别使用分别使用同步和异步推理,推理两个模型,区别仅在于有无masked_select步骤,即网络输出的结果分别为masked_select之前和之后的数据。 测试情况 无masked_select算子时,使用同步推理,AI...
importtorchx=torch.randn([3,4])print(x)# 将x中的每一个元素与0.5进行比较# 当元素大于等于0.5返回True,否则返回Falsemask=x.ge(0.5)print(mask)print(torch.masked_select(x,mask))'''tensor([[ 1.2001, 1.2968, -0.6657, -0.6907],[-2.0099, 0.6249, -0.5382, 1.4458],[ 0.0684, 0.4118, ...
output = input.masked_select(mask) selected_ele = torch.masked_select(input=imgs, mask=mask)#true表示selected,false则未选中,所以这里没有取反 #tensor([182., 92., 86., 157., 148., 56.]) 3)torch.masked_scatter(input, mask, source) 说明:将从input中mask得到的数据赋值到source-tensor中 ...
torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor 1. 根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项(mask为一个ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量, 张量mask须跟input张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同。 注意: 返回的张量不与原始张量共享内存空间。
pytorch, masked_select masked_select需要数据和mask的size是一样的 example import torch data = torch.randn((51, 2)) mask = torch.empty(51).random_(2) mask = mask.unsqueeze(1).bool() print("select nums", mask.sum()) select = data.masked_select(mask.repeat(1,2)).view(-1, 2) ...
torch.masked_select(input, mask, *, out=None)→ Tensor参数: input(Tensor) -输入张量。 mask(BoolTensor) -包含要索引的二进制掩码的张量 关键字参数: out(Tensor,可选的) -输出张量。返回一个新的一维张量,它根据布尔掩码 mask 索引input 张量,这是一个 BoolTensor。 mask 张量和input 张量的形状不...
PyTorch入门笔记-masked_select选择函数 tcp/ip torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量,其中布尔掩码和输入张量就是 torch.masked_select(input, mask, out = None) 函数的两个关键参数,函数的参数有: 触摸壹缕阳光 2020/12/02 4.3K0 强...
torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor AI代码助手复制代码 根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项(mask为一个ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量, 张量mask须跟input张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同。
torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor 根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项(mask为一个ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量, 张量mask须跟input张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同。 注意: 返回的张量不与原始张量共享内存空间。