output = torch.masked_fill(input, mask, value) output = input.masked_fill(mask, value) imgs_masked= torch.masked_fill(input=imgs, mask=~mask, value=0)#这里mask取反:true表示被“遮住的”"""tensor([[[182., 0., 0.], [ 0.,
1 torch.Tensor.masked_fill参数详解与使用 1.1 torch.Tensor.masked_fill参数详解 1. 函数形式 2. 函数功能 输入的 m a s k mask mask需要与当前的基础Tensor的形状一致。 将 m a s k mask mask中为True的元素对应的基础Tensor的元素设置为值 v a l u e value value。 3. 函数...pytorch...
1 torch.Tensor.masked_fill_(mask, value) Fills elements of self tensor with value where mask is True.The shape of mask must be broadcastable with the shape of the underlying tensor. Parameters mask (BoolTensor)– the boolean mask value (float)– the value to fill in with...
mask, out=None) #按mask中的True进行索引,返回一维张量 # input: 要索引的张量 # mask:与input同形状的布尔型张量 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 张量变换 torch.reshape( input, shape) # 变换张量形状 # input: 要变换的张量 # shape: 新张量的形...
一种常见的处理方法是使用torch.masked_fill_()函数,该函数可以根据指定的掩码条件来替换数据中的特定值。例如,假设缺失值用-1表示,可以使用以下代码将缺失值替换为0: import torch # 创建一个包含缺失值的张量 x = torch.tensor([1, 2, -1, 4, -1]) # 创建一个掩码,标记缺失值的位置 mask = x ==...
四、masked_fill(mask, value) 其中的参数mask必须是一个 ByteTensor ,而且shape的最大维度必须和 a一样 并且元素只能是 0或者1,是将 mask中为1的 元素所在的索引,在a中相同的的索引处替换为 value。 import torch a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) ...
torch.masked_select(input, mask, out=None)→ Tensor根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项( mask为一个 ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量,张量mask须跟input张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同。注意: 返回的张量不与原始张量共享内存空间。
torch.masked_select(input, mask)根据布尔掩码选择元素。 torch.index_select(input, dim, index)沿指定维度选择索引对应的元素。 torch.gather(input, dim, index)沿指定维度收集指定索引的元素。 torch.scatter(input, dim, index, src)将src的值散布到input的指定位置。
masked_fill_(mask, value) 在mask值为1的位置处用value填充。mask的元素个数需和本tensor相同,但尺寸可以不同。 参数:-mask(ByteTensor)-二进制掩码 -value(Tensor)-用来填充的值 masked_select(mask) → Tensor 请查看torch.masked_select() max(dim=None) ->float or(Tensor, Tensor) ...
mask = torch.ones(5, dtype=torch.bool, device='cuda') s = torch.tensor(float('inf')) val = torch.randn(5, device='cuda') torch.masked_fill(val, mask, s) # tensor([inf, inf, inf, inf, inf], device='cuda:0') torch._refs.masked_fill(val, mask, s) Traceback (most recen...