pytorch每日一学35(torch.masked_select())根据bool矩阵取出tensor中对应位置元素

第35个方法

torch.masked_select(input, mask, *, out=None) → Tensor

此方法中mask是一个bool矩阵，在input中取出mask中True对应的值。
首先介绍参数：

• input(tensor)：需要进行处理的tensor。
• mask(BoolTensor)：包含了二进制掩码，要进行索引的tensor。
• out：输出的结果tensor（结果为一维tensor）。

使用方法如下：

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> x
tensor([[ 0.3552, -2.3825, -0.8297,  0.3477],
        [-1.2035,  1.2252,  0.5002,  0.6248],
        [ 0.1307, -2.0608,  0.1244,  2.0139]])
>>> mask = x.ge(0.5)
>>> mask
tensor([[False, False, False, False],
        [False, True, True, True],
        [False, False, False, True]])
>>> torch.masked_select(x, mask)
tensor([ 1.2252,  0.5002,  0.6248,  2.0139])

使用方法其实挺明显的，就是把input与mask相对应起来，取出mask中True所对应位置的数据，组成一维的tensor。

注意：mask和input的形状可以不相同，但是它们必须是可以广播的。并且返回tensor和原tensor使用不同的内存，相互独立。