「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。
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。 显...
[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...
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_select(x, mask) 6.2.8 torch.take:根据指定的索引选取数值 src = torch.tensor([[4, 3, 5], [6, 7, 8...
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(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。
masked_select() softmax() 一起来看看~ (强烈建议收藏本文,就是一个完整的册子) view() view()用于改变张量的形状,类似于 NumPy 中的reshape。 这个函数不会修改原始张量的数据,而是返回一个具有新形状的张量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0
集成mask的功能主要涉及数据的加载与处理。在PyTorch中,我们可以使用torch.masked_select来选择我们想要的数据。 这是一个简单的数据交互流程: 输入数据应用mask输出结果 下面是一个简单的代码块,展示如何在Python中实现mask的应用: importtorch data=torch.tensor([1,2,3,4,5])mask=torch.tensor([1,0,1,0,1]...
(mask)#tensor([[1, 0, 1, 0],#[1, 0, 0, 0],#[0, 0, 0, 0]], dtype=torch.uint8)y =torch.masked_select(x,mask)print(y)#tensor([1.0361, 0.6217, 0.6854])print(y.shape)#torch.Size([3])print(y.share_memory_())#tensor([0.8596, 0.6594, 1.3755])print(y.is_shared())#...