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: input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量; mask(BoolTensor) - 要进行索引的布尔...
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 参数: input:输入的原数据 mask:遮罩...
(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: input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量; mask(BoolTensor) - 要进行索引的布尔掩码; out(Tensor...
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。 参数: input (Tensor) – 输入...
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...
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。
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。
print(torch.masked_select(x, mask))""" tensor([0.5442, 1.3843, 0.5764, 0.6684, 1.1162, 0.7387]) """# input 和mask的维度不一定要相同,但是需要可以扩展成同样维度 print(torch.masked_select(x, torch.tensor([False, False, True, False])))...
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 强的离谱,16个Pytorch核心操作!! pytorchtorch函数...