Advanced Indexing也是一种NymPy特性。当选择对象obj为非元组序列对象、ndarray（数据类型是整数或布尔时）、至少包含一个序列对象或ndarray的元组时，Advanced Indexing会激活。NumPy现在部分支持NymPy风格的Advanced Indexing，让用户可以用相同的“[]-style”运算，在向量的每个维度上选择任意索引
X[~mask]是一种高级索引(advanced indexing)的形式,用于根据布尔掩码 mask 从张量 X 中选择元素。这里的 ~ 操作符表示对 mask 进行按位取反操作,从而选择 mask 中为 False 的位置对应的元素。 # 测试masked_softmax函数X=torch.rand(3,2,6)valid_lens=torch.tensor([1,2,3])print('masked softmax:...
在PyTorch中,gather函数用于根据指定的索引从输入张量中收集元素。在某些情况下,你可能需要寻找替代gather函数的方法,尤其是在处理复杂索引操作或优化性能时。以下是一些可能的替代方案,以及它们的用法和比较: 1. 使用高级索引(Advanced Indexing) 高级索引是NumPy和PyTorch中一种强大的索引方式,可以用来实现类似于gather的...
points[1:]# 第1行及之后所有行,(默认)所有列points[1:, :]# 第1行及之后所有行,所有列points[1:, 0]# 第1行及之后所有行,仅第0列 除了使用区间索引外,PyTorch还具有更强大的索引方式,被称为高级索引(advanced indexing)。 与NumPy的互通性 尽管我们认为有使用NumPy的经验不是阅读本书的先决条件,但由于...
张量的高级索引advanced indexing通常会分解为 ATen 运算符,如aten.slice 和 aten.select。给定张量的updated “slice”及其原始base,ATen 还有一些运算符表示生成“updated”的base tensor:slice_scatter、select_scatter等 看起来就是memory metadata操作+inplace操作(mutate) ...
用户最大的需求之一是他们熟悉的 NumPy 功能。这些功能中,Broadcasting 和 Advanced Indexing 都很方便,可以帮助用户减少冗余。PyTorch 目前支持这些特性,它的 API 逐渐向 NumPy 靠拢。 4、稀疏张量 3月,我们发布了一个支持稀疏张量的小工具包,基于这个工具包,我们在 5 月发布了带有 CUDA 支持的工具包。这个工具包...
▌高级数据处理转换(速查关键词:TensorManipulation/AdvancedIndexing) - 典型场景:批量处理/稀疏张量运算 - 核心函数:`torch.cat`/`torch.index_select` ▌模型分析调试(速查关键词:GradientFlow/WeightVisualization) - 典型场景:梯度爆炸/消失诊断/权重可视化 - 核心函数:`torch.autograd`钩子函数/可视化库(如tensorb...
torch.nonzero(..., as_tuple=True) returns a tuple of 1-D index tensors, allowing for advanced indexing, so x[x.nonzero(as_tuple=True)] gives all nonzero values of tensor x. Of the returned tuple, each index tensor contains nonzero indices for a certain dimension. ...
用户最大的需求之一是他们熟悉的 NumPy 功能。这些功能中,Broadcasting 和 Advanced Indexing 都很方便,可以帮助用户减少冗余。PyTorch 目前支持这些特性,它的 API 逐渐向 NumPy 靠拢。 4、稀疏张量 3月,我们发布了一个支持稀疏张量的小工具包,基于这个工具包,我们在 5 月发布了带有 CUDA 支持的工具包。这个工具包...
用户最大的一个需求是他们熟悉的 NumPy 功能。Broadcasting 和 Advanced Indexing 等功能方便、简洁，节约用户的时间。我们实现了这些功能，开始使我们的 API 更接近 NumPy。随着时间的进展，我们希望在合适的地方越来越接近 NumPy 的 API。性能 性能是一场仍在进行中的战斗，尤其对于想要最大化灵活性的动态框架 ...