pytorch tensor筛选满足条件的行或列（使用与或）

最新推荐文章于 2025-04-16 20:12:00 发布
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分类专栏： Pytorch 文章标签： Pytorch
本文通过实例展示了PyTorch中张量的基本操作，包括创建张量、条件筛选和数学运算。首先，使用linspace函数创建了一个4x2的张量x，并将其打印出来。随后，对张量进行条件筛选，找出符合条件的元素：第一列和第二列元素都大于5.5的项，以及元素乘积大于25的项。最后，将筛选结果打印出来，直观地展示了条件筛选的效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import torch

x = torch.linspace(1, 8, steps=8).view(4, 2)
print(x)

area1=(x[:,0]>5.5)&(x[:,1]>5.5)

c=x[:,0]*x[:,1]
area2=c>25

area=area1|area2
print(x[area])

if 0:
# index=torch.max(area,1)[0]
b=x[area]
# b= x[torch.where((x[:,0]>0) & (x[:,0]<6))]
# print(b)

pytorch 筛选数据（使用与或）
jacke121的专栏
07-01 6363
pytorch tensor筛选满足条件的行或列（使用与或） 2019年01月24日 11:32:24YahamaTarGe阅读数 988 import torch x = torch.linspace(1, 8, steps=8).view(4, 2) print(x) area1=(x[:,0]>5.5)&(x[:,1]>5.5) c=x[:,0]*x[...
pytorch之Tensor数据筛选
go___on的博客
04-18 4127
数据筛选函数
【pytorch】1.5 tensor 按条件筛选
weixin_37804469的博客
05-04 1618
如下的操作均会创建新的tensor，如果需要就地操作（操作于源数据上），可以使用这些方法的下划线版本 add abs addcdiv(t, v, t1, t2) addcmul(t, v, t1, t2) ceil floor clamp(t, min, max) exp log pow mul 或 * neg sigmoid tanh softmax sign aqrt 举例 ： import torch # ======= x+y的结果赋予新的张量z ======= x = torch.ara
torch.where(condition, x, y)
最新发布
无左无右的博客
04-16 113
torch.where 是一个非常有用的函数，它用于根据给定的条件对输入的两个张量进行选择操作。假设我们有两个张量 a 和 b，我们想根据 a 中的值是否大于 0 来选择来自 a 或 b 的元素。y：当 condition 中的元素为 False 时，从 y 中选择相应的值。x：当 condition 中的元素为 True 时，从 x 中选择相应的值。condition：布尔条件张量，通常是一个和 x、y 相同形状的张量。
pytorch条件选择行和列
cobracanary的博客
10-16 4086
在使用pytorch中，我们有时会需要按照某些条件去选择行和列（甚至是任意一维），这时候可以这么选择： a=torch.tensor(……) # a是一个n维的tensor b=a[:,:,…,condition,…:,:] # 在某维上指定条件 比方说： >>> a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) >>> condition=[True,False,True] >>> a[condition,:]
python中行向量与列向量问题（基于torch）（醍醐灌顶系列）
c_0934的博客
11-03 2302
问题：torch不区分行向量与列向量？看完以下两个示例你应该就懂了！ 示例一： 示例二： 结论：如果你想在计算机中区分行向量或者列向量的话，必须用矩阵来表示（如上面示例二中的3*1矩阵E），如果只是一个向量的话，从计算机角度就默认理解为一维数组（这个一维数组可以参与内积运算）。 ...
torch tensor 条件选取操作
onlyforbest的博客
06-29 1545
import torch x=torch.rand(2,2) print(x) print(x[(x[:,1]<0)|(x[:,0]>0)]) print(x[(x[:,1]<0)&(x[:,0]>0)]) 运行结果如下
在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子
09-18
这些布尔Tensor可以与原始Tensor结合，通过索引或与其他操作一起使用，以实现更复杂的逻辑。 `torch.nonzero()`函数则可以返回Tensor中非零元素的索引。对于一维Tensor，它会返回一个包含所有非零元素索引的1维...
使用pytorch 筛选出一定范围的值
12-17
在这里，我们在第0维（即行）上使用`mask`来选择满足条件的元素，结果得到一个新的张量`tensor([4, 5])`，包含所有大于3的值。 接下来，我们看一个更复杂的例子，涉及行和列的筛选： ```python x = torch.linspace...
tensorflow实现tensor中满足某一条件的数值取出组成新的tensor
12-23
在本例中，`ind`包含了满足条件的元素的行和列索引，`tf.gather_nd(x, ind)`会使用这些索引从原始张量`x`中收集对应位置的值，生成新的张量`y`。`y`是一个只包含`x`中大于0.5的元素的新张量。 值得注意的是，`tf....
【PyTorch学习】全方位介绍Tensor
QianT
04-11 982
目录 一、 Tensor概述 二、创建Tensor 三、修改Tensor形状 四、索引操作 五、广播机制 六、逐元素操作 七、归并操作 八、比较操作 九、矩阵操作 十、PyTorch与Numpy比较 PyTorch的Tensor，它可以是零维（又称为标量或一个数）、一维、二维及多维的数组。Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间...
pytorch--BoolTensor进行逻辑运算操作
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torch中tensor的普通索引以及index_select、torch.gather
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今天讲二维和三维数组如何索引，重点在二维，三维是从二维拓展而来。 二维 二维数组很容易索引，例如： c=torch.rand(2,3) print(c) #取行 print(c[[0,1],:]) #取列 print(c[:,[1,2]]) #取行列，所以就是某个元素了。 print(c[[0],[0]])#取(0,0) print(c[[0,0,0],[0,1,2]])#取(0,0),(0,1),(0,2) 需要注意的是，上述写成下述则不是我们想要的： index=torch.tensor(
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代码场景：在目标检测中获取到了类别，置信度和bbox的tensor，但是我想只想要指定类别的数据集咋办，比如只要class=1的数据，于是便有了下面代码 import torch cls = torch.Tensor([1, 1, 2, 3, 1]) conf = torch.Tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]) bbox = torch.Tensor([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4], [5.
【Pytorch】torch.argmax
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在原文章上有自己的补充和修改 【参考：torch.argmax函数说明_Egozjuer的博客-优快云博客】 argmax函数：torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号 dim给定的定义是：the demention to reduce. 也就是把在dim这个维度的数据，变成这个维度上的最大值的下标index 1）dim的不同值表示不同维度。特别的在dim=0表示二维中的列，dim=1在二维矩阵中表示行。广泛的来说，我们不管一个矩阵是
笔记：torch的基本运算
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标题1. torch.clamp (a,x,y)2.torch.div(x,y)3.torch.mul(x,y)4. torch.mm(x,y)5.torch.mv(x,y)6. torch.pow(x,y) 1. torch.clamp (a,x,y) a 为张量，x为下界线，y为上界。 当a内某个元素小于x时，取x。在[x,y]内时，取本身。大于y时，取y。 不必纠结是 >=x 还是 >x ,怎么都是取与x相等的值，所以无所谓（y同理） import torch a=torch.randn(
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文章目录PyTorch的简介PyTorch中主要的包PyTorch的安装使用GPU的原因使数据在GPU上运行什么使Tensor（张量）一些术语介绍Tensor的属性介绍（Rank，axis，shape）RankAxis（轴）shape（形状）不同环境下对Tensor的解释卷积神经网络中对Tensor的解释（CNN）PyTorch下的基本张量输出通道和特征映射PyTorch中对Tensor的解释 PyTorch的简介 PyTorch中主要的包 torch：是顶级PyTorch软件包和tensor库。 torc
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1. 一般索引 从前往后提供的索引，会依次在每个维度上做索引。 import torch a = torch.rand(4, 3, 28, 28) print(a[0].shape) # 第一维的shape print(a[0, 0].shape) # 第二维的shape print(a[0, 0, 2, 4]) # 具体到某个元素 运行结果： torch.Size([3, 28, 28]) torch.Size([28, 28]) tensor(0.3690) 2. 普通的切
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