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。
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
想要实现numpy中where()的功能，可以借助nonzero()
对应numpy中的where()操作效果:
Pytorch tensor特定条件判断索引
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
想要实现numpy中where()的功能，可以借助nonzero()
对应numpy中的where()操作效果:
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