「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。
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...
[torch.ByteTensor of size 3x4] torch.masked_select(x, mask) 1.2045 2.4084 1.1372 0.5596 1.5677 0.6219 1.3635 [torch.FloatTensor of size 7]
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) prin...
masked_select(mask).mean() loss = loss.to(device) return loss, nTotal.item() 6.2.7 torch.masked_select 上面都是基于索引选择元素。masked_select 用于基于True 所在的位置选择元素。 x = torch.randn(3, 4) x mask = x.ge(0.5) mask # mask 是由 True 或 False 组成,基于 True torch.masked...
torch.index_select():按指定维度和索引选择数据。 torch.masked_select():根据布尔掩码选择元素。 torch.add(),torch.mul(),torch.div():张量的加、乘、除运算。 torch.matmul():张量的矩阵乘法。 8.模型分析和调试 torch.autograd.gradcheck():用于检查梯度...
torch.masked_select() 是PyTorch 中用于根据掩码从输入张量中选择元素的函数。它会返回一个新的张量,其中包含满足掩码条件的元素。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch # 创建一个张量 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 创建一个掩码 mask...
>>> torch.masked_select(x, mask) tensor([1.2252,0.5002,0.6248,2.0139]) 小知识点是这里使用了一个ge函数。该函数会逐元素比较array中的值和给定值的大小。然后返回布尔类型的tensor。总之要想用好masked_select,和各种能判断并生成布尔类型tensor的函数搭配起来才是正道。
0 1 0 0 0 [torch.ByteTensor of size 3x4]torch.masked_select(x, mask)1.2045 2.4084 1.1372 0.5596 1.5677 0.6219 1.3635 [torch.FloatTensor of size 7]以上这篇Pytorch mask_select 函数的⽤法详解就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
out=torch.masked_select(a,mask)print(out) torch.take(input, indices) importtorch a= torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4) b= torch.take(a,index=torch.tensor([0,15,13,10]))print(b) torch.nonzero(input, out=None) importtorch ...