Pytorch tensor特定条件判断索引

最新推荐文章于 2025-05-01 09:58:08 发布
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分类专栏： pytorch代码积累
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/judgechen1997/article/details/105820709
本文对比了PyTorch的where()函数与NumPy的where()功能，解释了两者之间的主要区别。PyTorch的where()用于结合两个可广播的tensor，而NumPy的where()则直接返回满足特定条件的元素索引。为了在PyTorch中实现类似NumPy where()的效果，可以使用nonzero()函数。

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torch.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“?:”
区别于python numpy中的where()直接可以找到特定条件元素的index
在这里插入图片描述

想要实现numpy中where()的功能，可以借助nonzero()
在这里插入图片描述
对应numpy中的where()操作效果:
在这里插入图片描述

torch中的tensor操作
养猪的纺织工
12-17 1791
1.关于tensor的一些判断 torch.is_tensor(obj) torch.is_storage(obj) torch.set_default_dtype(d) #默认的type为torch.float32 torch.get_default_dtype() → torch.dtype #(→返回值，下同) torch.set_default_tensor_type(t) torch.numel(input) → int #返回tensor中所有的元素个数 torch.set_printop
tensorflow随笔-条件循环控制(1)
The research on computer technolog
04-10 458
TensorFlow 提供了一些操作和类，您可以使用它们来控制操作的执行，并向图表添加条件依赖项。 tf.identity tf.tuple tf.group tf.no_op tf.count_up_to tf.cond tf.case tf.while_loop tf.identity tf.identity( input, name=None ) 返回和输入大小与内容一致的tensor 参数...
Pytorch判断两个tensor是否相等
anshiquanshu的专栏
05-19 2万+
equal – 张量比较 原型：equal(other) 比较两个张量是否相等–相等返回：True; 否则返回：False import torch a = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) b = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) print(a.equal(b)) # 返回结果：True eq – 逐元素判断 原型：eq(other) 比较两个张量tensor中，每一个对应位置上元素是否相等–对应位置相等，就返回一个1；否则返回一个0. impor
torch返回所有最大值索引
最新发布
小蜗Leon的博客
05-01 119
【代码】torch返回所有最大值索引。
PyTorch——(4)where条件判断、gather查表
一抹烟霞的博客
04-25 420
where() 条件判断 gather()查表 input ：待查的表 dim ： 在input的哪个维度上查表 index： 待查表的索引值
torch.where()函数
weixin_43941438的博客
01-22 4943
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。
Pytorch Tensor的索引与切片例子
09-18
这里的`indices`参数必须是Tensor类型，用于指示我们要选取的特定索引。 4. 使用`...`进行任意维度的索引： `...`是一种省略号操作符，用于表示任意数量的维度。当我们想要保留某些维度不变时，可以使用`...`。...
pytorch使用tensor作为tensor的索引
chenf1999的博客
09-12 4461
在使用pytorch时，我们经常会看到tensor1[tensor2]这样的代码，而不同的tensor2会导致不同的索引方式，本文详细介绍使用tensor作为索引的原理。 首先构造tensor1： >>> a = torch.randn(10, 5) >>> a tensor([[-0.9434, -2.8668, -0.4331, -1.6842, -0.1823], [-1.4545, -1.0065, 0.3228, 0.7457, 0.622
深度学习框架PyTorch中的Tensor详解
ciweic的博客
12-03 1963
在PyTorch中，Tensor是一种用于存储数据的多维数组。它是构建深度学习模型的基本数据结构，可以包含标量、向量、矩阵等。Tensor不仅支持多种数据类型，还可以在CPU和GPU之间无缝移动，这使得它在进行大规模并行计算时非常高效。Tensor是PyTorch实现机器学习算法的核心，因为它提供了必要的数据结构来存储和操作数据。# 创建一个0维Tensor（标量）# 创建一个1维Tensor（向量）# 创建一个2维Tensor（矩阵）# 创建一个3维Tensor（多维数组）
pytorch 实现删除tensor中的指定行列
09-18
在PyTorch中，操作张量（Tensor）是深度学习模型构建的基础，而有时我们需要根据需求删除张量中的特定行或列。标题和描述中提到的问题是如何在PyTorch中实现这一功能。虽然PyTorch并没有提供直接删除指定行列的函数...
【PyTorch Tensor】PyTorch Tensor编程教学：基础与实战
赖德发的博客
03-28 844
PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了强大的张量计算（Tensor computation）能力和动态计算图（Dynamic computation graph），使得深度学习模型的构建和训练变得更加灵活和直观。在本文中，我们将通过一些基础的例子来学习PyTorch中的Tensor编程。
tensorflow随笔-条件循环控制（3）
The research on computer technolog
04-30 343
#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import collections Pair = collections.namedtuple('Pair', 'j, k') ijk_0 = (tf.constant(0), Pair(tf.constant(1), tf.constant(2)))...
pytorch学习笔记（五）--tensor的高阶操作
ThetaQing的博客
07-12 866
where torch.where(condition,x,y)
pytorch torch.where函数
xinxin的博客
12-11 1003
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。
Pytorch学习（4）：Tensor统计、where与gather
Leafing_的博客
02-19 1000
文章目录前言一、统计1.范数norm2.max/min/mean/sum/prod3.argmax/argmin/dim/keepdim4.Topk/kthvalue5.比较/eq/equal一、高级操作where/gather1.条件where2.gather总结 前言 Pytorch学习笔记第四篇，关于Tensor的统计（max、min、mean等）、where、gather。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、统计 1.范数norm 从目前学习的知识来看，pytorch提供p..
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从 X 入门Pytorch——Tensor的索引，切片，拼接，拆分，Reduction操作
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03-18 1万+
本文汇总了Tensor常见的索引，切片，拼接和拆分操作，同时给出了示例进行演示
pytorch tensor寻找特定区间内的
09-08
在PyTorch中，我们可以使用条件判断和索引操作来寻找特定区间内的Tensor元素。以下是一个用于寻找特定区间内元素的示例代码： ```python import torch # 创建一个示例Tensor tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 寻找大于3且小于8的元素 result = tensor[(tensor > 3) & (tensor < 8)] # 打印结果 print(result) ``` 在上述代码中，我们创建了一个示例Tensor，包含了数字1到10。然后，我们使用条件判断和索引操作来筛选出大于3且小于8的元素。通过使用逻辑与运算符`&`来连接两个条件，我们可以实现同时判断两个条件的满足情况。最后，我们将筛选结果打印出来。 输出结果为： ``` tensor([4, 5, 6, 7]) ``` 可以看到，输出结果中只有大于3且小于8的元素被筛选出来了。 总结来说，PyTorch中可以使用条件判断和索引操作，来寻找特定区间内的Tensor元素。这种方式可以灵活地筛选出满足条件的元素，从而完成特定区间的寻找操作。
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