pytorch torch.where用法

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本文详细介绍了PyTorch中torch.where()函数的使用方法，该函数可根据条件从两个输入张量中选择元素，形成新的张量。满足条件时选取第一个张量的元素，否则选取第二个张量的元素。

pytorch torch.where()函数用法

torch.where(condition, x, y) → Tensor

函数的作用

根据条件，返回从x,y中选择元素所组成的张量。如果满足条件，则返回x中元素。若不满足，返回y中元素。
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例子

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PyTorch中torch.where使用方法
ZksProlog的博客
09-24 353
condition中的元素为True的位置对应的结果张量的元素将来自x，而condition中的元素为False的位置对应的结果张量的元素将来自y。condition中的元素为True的位置对应的结果张量的元素将来自x，而condition中的元素为False的位置对应的结果张量的元素将来自y。如果condition中的元素为False，则对应位置的结果张量的元素将来自y。综上所述，torch.where函数是PyTorch中一个非常有用的函数，它可以根据条件选择性地将元素替换为另一个张量中的对应元素。
PyTorch学习（10）：torch.where
tecsai的博客
06-02 777
在PyTorch中，torch.where 函数是一种强大的工具，用于根据条件从两个张量中选择元素。这个函数在数据处理和神经网络的正则化技术中特别有用，比如实现dropout或者masking策略。torch.where 的基本用法类似于Python的内建函数 np.where，但它专门针对PyTorch张量进行了优化。
np.where
Ahead_J的博客
11-28 463
numpy.where有两种用法， 1. np.where(condition, x, y) 如果condition是一维数组，相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] 如果condition是高维数组，同样是把x和y做zip操作，然后根据条件的T/F进行选择   2.np.where(condition) 只有条...
pytorch torch.where函数
xinxin的博客
12-11 1200
是 PyTorch 中用于条件选择的函数。它可以根据一个布尔条件在两个张量中选择元素，从而生成一个新的张量。函数定义。
深度学习入门之Torch（一）
最新发布
printf_huf的博客
08-25 1595
PyTorch是主流的深度学习框架，由Facebook开发，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。其核心数据结构是张量（Tensor），支持动态计算图、GPU加速和自动微分。文章详细介绍了张量的概念、创建方法（包括随机张量）、常见属性（如数据类型、形状）及设备切换（CPU/GPU）。此外，还讲解了张量与NumPy数组的转换（区分内存共享与不共享）、常见运算（元素级运算、矩阵乘法）以及类型转换等操作。本文为PyTorch初学者提供了全面的张量操作指南，适合快速掌握深度学习基本工具。
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Pytorch中的torch.where函数
tszupup的博客
08-20 1万+
首先我们看一下Pytorch中torch.where函数是怎样定义的： @overload def where(condition: Tensor) -> Union[Tuple[Tensor, ...], List[Tensor]]: ... torch.where函数的功能如下： torch.where(condition, x, y): condition：判断条件 x：若满足条件，则取x中元素 y：若不满足条件，则取y中元素 以具体实例看一下torch.where函数的效果：
Pytorch中torch.where()函数详解和实战示例
qq_36812406的博客
07-02 1770
场景用法示例条件替换去除负值/NaN/0多分类掩码处理找到满足条件的索引广播与标量搭配。
torch.where()函数
weixin_43941438的博客
01-22 5012
是 PyTorch 库中的一个函数，用于根据给定的条件返回输入张量中满足条件的元素的索引。张量中为True的元素索引是0和2，所以返回的索引张量是。中取对应的元素，即1和3；中取对应的元素，即5和7。
基于torch.where和布尔索引的速度比较
09-18
在这篇文章中，作者分享了使用PyTorch库中torch.where函数与传统的布尔索引进行条件筛选操作的速度比较。通过编写Python代码，作者对这两种方法实现相同功能的效率进行了实际测试，并给出了测试结果。 知识点包括：...
torch.where用法介绍
shilichangtin的博客
01-02 688
torch.where用法介绍
【PyTorch】torch.where() 函数：根据条件在两个张量之间进行选择
彬彬侠的博客
03-24 1086
torch.where() 是 PyTorch 中非常常用的函数，用于 根据条件在两个张量之间进行选择，或获取满足条件的位置索引。torch.where(cond, x, y)：在满足 cond 条件的位置选用 x，否则选用 y。torch.where(cond)：返回满足条件的位置索引。功能强大，常用于 条件分支、掩码操作、动态选择、张量修正 等任务。
【pytorch】|torch.where
qq_35608277的博客
03-27 548
>>> import torch >>> a=torch.randn(3,5) >>> b=torch.ones(3,5) >>> a tensor([[-0.0310, 1.5895, 1.6003, -1.7584, 1.1478], [ 0.6773, 0.7763, 0.5024, 0.4952, 0.4198], [ 1.5132, 0.5185, 0.2956, -0.631
pytorch的torch.where用法
weixin_44164489的博客
08-27 1570
转自此博客 pytorch torch.where()函数用法 torch.where(condition, x, y) → Tensor 函数的作用 根据条件，返回从x,y中选择元素所组成的张量。如果满足条件，则返回x中元素。若不满足，返回y中元素。 例子 ...
torch.where用法
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08-18 624
是 PyTorch 中的一个函数，用于根据给定条件从两个张量中选择元素并返回一个新的张量。condition: 一个布尔型的张量，用于指定选择元素的条件。当条件为 True 时，选择x中对应位置的元素，否则选择y中对应位置的元素。x: 一个张量，表示条件为 True 时要选择的元素。y: 一个张量，表示条件为 False 时要选择的元素。返回一个新的张量，根据条件选择x或y中的元素。
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Raywit的博客
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  一、具体用法        torch.where(condition, x, y)→ 其中 x,y 必须是Tensor类型 ※ 共有三个输入参数，第一个是condition判断条件，第二个是符合条件时取设置值x，第三个是不满足条件的设置值y；      &nbs...
torch.where函数介绍
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是一个灵活的条件操作函数，在数据处理、缺失值填充、条件筛选等场景中非常有用。通过结合广播规则，可以高效地实现复杂的张量操作逻辑。是 PyTorch 中的一个条件选择函数，用于根据布尔条件在两个张量中进行元素级的选择。它与 NumPy 的。支持广播机制，可以处理不同形状的张量。: 根据条件提取特定值或生成新张量。
torch1.10如何使用torch.where(torch.isnan(X), 0, X)
03-19
<think>好的，我现在需要回答用户关于在Torch 1.10中使用torch.where函数处理NaN值的问题。首先，我得回忆一下torch.where的基本用法。torch.where通常是根据条件在两个张量之间进行选择，比如torch.where(condition, x, y)，当条件为真时选x，否则选y。 用户的问题是要替换张量中的NaN值为0。那么，首先需要创建一个条件，检测张量中的NaN值。在PyTorch中，可以使用torch.isnan(tensor)来得到一个布尔张量，标记哪些位置是NaN。然后，用这个条件作为torch.where的第一个参数，第二个参数应该是替换后的值，也就是0，第三个参数是原张量，这样在条件为True的位置选0，否则保留原值。 不过，需要注意张量的形状是否匹配。如果原张量和替换值都是标量或者形状匹配的话，应该没问题。例如，假设原始张量是t，那么可以这样写：torch.where(torch.isnan(t), torch.tensor(0.0, device=t.device), t)。这里还要确保替换值的设备（CPU或GPU）与原张量一致，所以最好指定device参数。 另外，用户可能想知道如何处理整个张量中的NaN，而不仅仅是特定维度。因此，这个方法是适用的，因为torch.isnan(t)会生成与原张量形状相同的布尔张量，逐个元素检查。 还需要考虑版本兼容性。用户提到的是Torch 1.10，但torch.where和torch.isnan在这些版本中应该都是可用的。不过，可能需要确认是否有更高效的方法，比如使用t.nan_to_num()，但用户特别询问的是用torch.where，所以还是按照用户的需求来解答。 最后，可能需要给出一个完整的示例代码，包括创建含有NaN的张量，然后应用torch.where进行替换，并验证结果是否正确。例如： import torch t = torch.tensor([1.0, float('nan'), 3.0]) result = torch.where(torch.isnan(t), torch.tensor(0.0), t) print(result) # 应该输出tensor([1., 0., 3.]) 这样用户就可以直观地看到效果。同时，可能还要提醒关于原地操作的问题，因为torch.where返回的是新张量，原张量不会被修改，除非显式赋值。 总结步骤应该是：检测NaN -> 创建替换条件 -> 应用torch.where生成新张量。这样用户就能明确操作流程。另外，可能需要提到其他相关函数，比如torch.nan_to_num，作为替代方法，但重点放在用户指定的torch.where上。 最后，生成相关问题时要围绕张量操作、处理NaN的其他方法，以及PyTorch中的条件选择函数等方向考虑。</think>在 Torch 1.10 中，使用 `torch.where` 替换张量中的 NaN 值为 0 的步骤如下： --- ### **步骤说明** 1. **检测 NaN 值**：使用 `torch.isnan()` 生成布尔掩码，标记张量中 NaN 的位置。 2. **替换为 0**：通过 `torch.where()` 将 NaN 值替换为 0，非 NaN 值保留原值。 ```python import torch # 创建含 NaN 的张量示例 t = torch.tensor([1.0, float('nan'), 3.0, float('nan')]) # 替换 NaN 为 0 result = torch.where(torch.isnan(t), torch.tensor(0.0), t) print(result) # 输出：tensor([1., 0., 3., 0.]) ``` --- ### **关键点** - `torch.isnan(t)`：生成与原张量形状相同的布尔掩码，标记 NaN 位置[^1]。 - `torch.where(condition, x, y)`：根据 `condition` 选择 `x`（替换值）或 `y`（原值），需确保 `x` 和 `y` 的数据类型与设备（CPU/GPU）一致[^2]。 - **设备兼容性**：若原张量在 GPU 上，替换值需指定相同设备，例如 `torch.tensor(0.0, device=t.device)`。 --- ### **替代方法** 若需更简洁的实现，可直接使用 `torch.nan_to_num()`： ```python result = torch.nan_to_num(t, nan=0.0) # 替换 NaN 为 0，保留其他值 ``` ---
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