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 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。 参数: input (Tensor) –...
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。 注意: 返回的张量不与原始张量共享内存空间。 参数: input...
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
要使用Torch的索引补集操作,可以使用torch.masked_select()函数。该函数接受一个张量和一个掩码,然后返回掩码为True的张量元素。要获取索引操作的补集,可以使用类似以下的代码: import torch A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) mask = torch.ones(A.size(), dtype=torch.bool...
在Torch中处理异常值通常有以下几种方法:1. 筛选:将异常值从数据集中移除,可以使用torch.masked_select()函数来实现。```pythonimport torchd...
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, out=None): 根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项,将取值返回到一个新的1D张量。 张量mask须跟input张量有相同的元素数目,但形状或维度不需要相同。返回的张量不与原始张量共享内存空间 input(Tensor) - 输入张量 ...
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...