比如执行 torch.zeros([2, 2], out = tensor_a),相当于执行 tensor_a = torch.zeros([2, 2]); 「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...
importtorch# mask.size() ≠ x.size()但是mask能够广播成x.size()的形状x=torch.arange(4).view([2,2])mask2=torch.tensor([True,False])print(torch.masked_select(x,mask2))# mask.size() ≠ x.size()并且mask不符合广播规则mask3=torch.tensor([True,False,True,False])print(torch.mask...
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。三、torch.gather这个函数有点绕,建议直接去看官方的文档,说明的比较清楚。https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.html?highlight=gather#torch.gather我对于这个函数的理解是,首先有一个src_tensor和一个index_t...
实际上就是通过掩码条件来选择元素,像torch.masked_select(x, x>0.5),实际上是和x[x>0.5]等价的,最后返回的是一维张量 importtorcha= torch.rand(5,3)# 结果和a[a > 0.5]等价torch.masked_select(a, a>0.5) 6. nonzero函数 找到非零元素的index importtorch a = torch.eye(3) torch.nonzero(a)"...
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) ...
由实验中可以看出,当采用布尔型张量t.ge(4)时(表示所有大于等于4的数值),可以借助torch.masked_select正确筛选出所有大于等于4的数据,并返回一维张量。 # 采用torch.masked_select()正则性索引张量flag=Trueifflag:t=torch.randint(0,9,size=(3,3))mask=t.ge(4)# gt is mean greater than or equal, gt...
torch.stack():在新建的维度dim上进行拼接 t = torch.ones((2, 3)) t_0 = torch.cat([t, t], dim=0) t_1 = torch.stack([t, t], dim=0) print(t_0) print(t_0.shape) print(t_1) print(t_1.shape) 1. 2. 3. 4.
[torch.FloatTensor of size 3x4] mask = x.ge(0.5) mask 1 1 0 1 1 1 1 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]
m(torch.tensor([1.23,4.56])) tensor([1.2301,9.1201]) 4 Built-in Identity() 有时候,当你使用迁移学习时,你需要用1:1的映射替换一些层,可以用nn.Module来实现这个目的,只返回输入值。PyTorch内置了这个类。 例子,你想要在分类层之前从一个预训练过的ResNet50获...
torch.masked_select(input,mask,out=None):按照mask输出tensor,输出为向量 torch.take(input,indices):将输入看成1D-tensor,按照索引得到输出tensor torch.nonzero(input,out=None):输出非0元素的坐标 importtorch #torch.where a = torch.rand(4,4) ...