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...
torch.masked_select(input, mask, out) 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inp...
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。
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)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。
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_select(x, mask) 6.2.8 torch.take:根据指定的索引选取数值 src = torch.tensor([[4, 3, 5], [6, 7, 8]]) torch.take(src, torch.tensor([0, 2, 5])) ...
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
masked_select(x, mask) tensor([ 1.2252, 0.5002, 0.6248, 2.0139]) torch.narrow(input, dim, start, length)→ Tensor Returns a new tensor that is a narrowed version of input tensor. The dimension dim is input from start to start + length. The returned tensor and input tensor share the ...
注意,这里的mask取值会减少数组的纬度,只取mask数组中为1的数。 如果mask是bool,则它与masked_select函数相同 如果不行降低原始组维数,并修改对应为true的元素时,可用x.masked_scatter_(mask,re) 运算 最简单且最有用的操作是按元素(elementwise)运算。 它们将标准标量运算符应用于数组的每个元素。 对于将两个数...
#生成是否大于0的Byter张量 mask=x>0 #获取大于0的值 torch.masked_select(x,mask) 1. 2. 3. 4. tensor([0.3607, 0.2429]) 1. #获取非0值的下标,即行,列索引 torch.nonzero(mask) 1. 2. tensor([[0, 0], [1, 0]]) 1. 2. x.dim() 1. 2 1. gather(input,dim,index),input是一个...