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在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子
脚本专栏 2024/10/1 佚名
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本文源码基于版本1.0，交互界面基于0.4.1

import torch

按照指定轴上的坐标进行过滤

index_select()

沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标

> x = torch.randn(3, 4) # 目标矩阵
> x
tensor([[ 0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009],
    [-0.4664, 0.2647, -0.1228, -1.1068],
    [-1.1734, -0.6571, 0.7230, -0.6004]])
> indices = torch.tensor([0, 2]) # 在轴上筛选坐标
> torch.index_select(x, dim=0, indices) # 指定筛选对象、轴、筛选坐标
tensor([[ 0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009],
    [-1.1734, -0.6571, 0.7230, -0.6004]])
> torch.index_select(x, dim=1, indices)
tensor([[ 0.1427, -0.5414],
    [-0.4664, -0.1228],
    [-1.1734, 0.7230]])

where()

用于将两个broadcastable的tensor组合成新的tensor，类似于c++中的三元操作符“"htmlcode"> 

> x = torch.randn(3, 2)
> y = torch.ones(3, 2)
> torch.where(x > 0, x, y)
tensor([[1.4013, 1.0000],
    [1.0000, 0.9267],
    [1.0000, 0.4302]])
> x
tensor([[ 1.4013, -0.9960],
    [-0.3715, 0.9267],
    [-0.7163, 0.4302]])

指定条件返回01-tensor

> x = torch.arange(5)  
> x
tensor([0, 1, 2, 3, 4])
> torch.gt(x,1) # 大于
tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
> x>1   # 大于
tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
> torch.ne(x,1) # 不等于
tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
> x!=1  # 不等于
tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
> torch.lt(x,3) # 小于
tensor([1, 1, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8)
> x<3   # 小于
tensor([1, 1, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8)
> torch.eq(x,3) # 等于
tensor([0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8)
> x==3  # 等于
tensor([0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8)

返回索引

> x = torch.arange(5)
> x  # 1维
tensor([0, 1, 2, 3, 4])
> torch.nonzero(x)
tensor([[1],
    [2],
    [3],
    [4]])
> x = torch.Tensor([[0.6, 0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.4, 0.0, 0.0],[0.0, 0.0, 1.2, 0.0],[0.0, 0.0, 0.0,-0.4]])
> x  # 2维
tensor([[ 0.6000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
    [ 0.0000, 0.4000, 0.0000, 0.0000],
    [ 0.0000, 0.0000, 1.2000, 0.0000],
    [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, -0.4000]])
> torch.nonzero(x)
tensor([[0, 0],
    [1, 1],
    [2, 2],
    [3, 3]])

借助nonzero()我们可以返回符合某一条件的index（https://stackoverflow.com/questions/47863001/how-pytorch-tensor-get-the-index-of-specific-value）

> x=torch.arange(12).view(3,4)
> x
tensor([[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]])
> (x>4).nonzero()
tensor([[1, 1],
    [1, 2],
    [1, 3],
    [2, 0],
    [2, 1],
    [2, 2],
    [2, 3]])

以上这篇在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
PyTorch,Tensor,查找,筛选
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/10/1

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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