output = input.masked_select(mask) selected_ele = torch.masked_select(input=imgs, mask=mask)#true表示selected,false则未选中,所以这里没有取反 #tensor([182., 92., 86., 157., 148., 56.]) 3)torch.masked_scatter(input, mask, source) 说明:将从input中mask得到的数据赋值到source-tensor中 ...
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。 参数: input (Tensor) – 输入...
masked_fill()函数 主要用在transformer的attention机制中,在时序任务中,主要是用来mask掉当前时刻后面时刻的序列信息。此时的mask主要实现时序上的mask。 其中 mask必须是一个 ByteTensor ,shape必须和 a一样,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 ,mask valu...
input (Tensor) – 输入张量 mask (ByteTensor) – 掩码张量,包含了二元索引值 out (Tensor, optional) – 目标张量 实验现象 x = torch.randn(3,4)mask = torch.ByteTensor(x > 0) torch.masked_select(x,mask)注意: 返回的正是一维张量
torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor AI代码助手复制代码 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。
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用于截取valid的标签太好用了: pred=torch.tensor([2,3,4,5]) mask=torch.ByteTensor([1,1,0,0]) torch.masked_select(pred,mask) # deprecated, 用bool值
a = torch.Tensor([[4,5,7], [3,9,8],[2,3,4]]) b = torch.Tensor([[1,1,0], [0,0,1],[1,0,1]]).type(torch.ByteTensor) c = torch.masked_select(a,b) print(c) 用法:torch.masked_select(x, mask),mask必须转化成torch.ByteTensor类型。
torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor 1. 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。
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...