tensor nonzero函数 Tensor的nonzero函数是在PyTorch或者其他类似深度学习框架中常见的函数之一。它的作用是返回张量中非零元素的索引。在PyTorch中,我们可以使用torch.nonzero()函数来实现这一功能。该函数返回一个包含所有非零元素索引的张量,每一行代表一个非零元素的索引。 举例来说,如果我们有一个张量tensor,通过...
🐛 Bug Calling nonzero for a tensor with more than INT_MAX elements leads to an error on GPU. On CPU there does not seem to be a problem. To Reproduce >>> x = torch.zeros(2**20, 2**11, device="cuda") >>> x.nonzero() Traceback (most recent...
返回张量中非0元素的下标torch.nonzero()print(torch.nonzero(x))输出为：tensor([[0, 0], [...
The possible formation of tensor condensates originated from a tensor-type interaction between quarks is investigated in the three-flavor Nambu-Jona-Lasinio model including the Kobayashi-Maskawa-'t Hooft interaction, which leads to flavor mixing. It is shown that independent two tensor condensates ...
此函数完全支持分布式数组。有关详细信息,请参阅Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox)。 另请参阅 Logical Operators: Short-Circuit | ind2sub | ismember | nonzeros | strfind | sub2ind 主题 查找符合条件的数组元素 数组索引 关系运算 稀疏矩阵 在R2006a 之前推出...
where 的作用 与 比较符号( >, =, <等)+ nonzero的作用相同 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 //where返回的是tensor a中数值大于10的坐标位置,where的返回结果是vector,vector的size和a的dims相同。 torch::Tensor a = torch::randin...
>>>importtorch>>>torch.is_nonzero(torch.tensor([0.]))False>>>torch.is_nonzero(torch.tensor([1]))True>>>torch.is_nonzero(torch.tensor([True]))True 输入必须是单元素,否则,会抛出一个异常: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行
indices=torch.nonzero(tensor>=5).squeeze() #取出满足条件的元素值 values=tensor[tensor>=5] print("满足条件的元素索引:",indices) print("满足条件的元素值:",values) ``` 在上面的示例中,我们使用了`torch.nonzero()`函数找出了张量中大于等于5的元素的索引,然后根据这些索引取出了满足条件的元素值。
torch.nonzero(mask) 运行后得到0行1列。 3.5 获取指定索引对应的元素 3.5.1 先看结果 创建要获取元素的索引: index=torch.tensor([[0,2]]) 调用方法 torch.gather(t,0,index) 对Tensor为 t 的张量根据索引采集其中的数据。 3.5.2 分析 torch.gather(t,0,index) 方法中的三个参数分别表示: ...
(3) torch.nonzero(input, out=None) # 返回非零值的索引, 每一行都是一个非零值的索引值 >>> torch.nonzero(torch.tensor([1, 1, 1, 0, 1])) tensor([[ 0], [ 1], [ 2], [ 4]]) >>> torch.nonzero(torch.tensor([[0.6, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.4, 0.0, 0.0], [0.0, ...