PyTorch中Tensor的查找和筛选

本文深入探讨PyTorch中高级张量操作,包括沿指定轴选择元素、使用条件语句创建新张量、判断张量元素是否满足特定条件并获取符合条件的索引位置。这些操作对于深度学习模型构建和数据预处理至关重要。

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本文源码基于版本1.0,交互界面基于0.4.1

import torch

按照指定轴上的坐标进行过滤

index_select()
沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标

>>> x = torch.randn(3, 4)		# 目标矩阵
>>> x
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-0.4664,  0.2647, -0.1228, -1.1068],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> indices = torch.tensor([0, 2])	# 在轴上筛选坐标
>>> torch.index_select(x, dim=0, indices)	# 指定筛选对象、轴、筛选坐标
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> torch.index_select(x, dim=1, indices)
tensor([[ 0.1427, -0.5414],
        [-0.4664, -0.1228],
        [-1.1734,  0.7230]])

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“?:”

>>> x = torch.randn(3, 2)
>>> y = torch.ones(3, 2)
>>> torch.where(x > 0, x, y)
tensor([[1.4013, 1.0000],
        [1.0000, 0.9267],
        [1.0000, 0.4302]])
>>> x
tensor([[ 1.4013, -0.9960],
        [-0.3715,  0.9267],
        [-0.7163,  0.4302]])

指定条件返回01-tensor

>>> x = torch.arange(5)   
>>> x
tensor([0, 1, 2, 3, 4])
>>> torch.gt(x,1)		# 大于
tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
>>> x>1					# 大于
tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
>>> torch.ne(x,1)		# 不等于
tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
>>> x!=1				# 不等于
tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
>>> torch.lt(x,3)		# 小于
tensor([1, 1, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8)
>>> x<3					# 小于
tensor([1, 1, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8)
>>> torch.eq(x,3)		# 等于
tensor([0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8)
>>> x==3				# 等于
tensor([0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8)

返回索引

>>> x = torch.arange(5)
>>> x   # 1维
tensor([0, 1, 2, 3, 4])
>>> torch.nonzero(x)
tensor([[1],
        [2],
        [3],
        [4]])
>>> x = torch.Tensor([[0.6, 0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.4, 0.0, 0.0],[0.0, 0.0, 1.2, 0.0],[0.0, 0.0, 0.0,-0.4]])
>>> x   # 2维
tensor([[ 0.6000,  0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.0000,  0.4000,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.0000,  0.0000,  1.2000,  0.0000],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000, -0.4000]])
>>> torch.nonzero(x)
tensor([[0, 0],
        [1, 1],
        [2, 2],
        [3, 3]])

借助nonzero()我们可以返回符合某一条件的index(https://stackoverflow.com/questions/47863001/how-pytorch-tensor-get-the-index-of-specific-value)

>>> x=torch.arange(12).view(3,4)
>>> x
tensor([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> (x>4).nonzero()
tensor([[1, 1],
        [1, 2],
        [1, 3],
        [2, 0],
        [2, 1],
        [2, 2],
        [2, 3]])
### 如何从张量中提取原始数据或元素 在 PyTorch 中,可以从张量中提取特定的数据或元素通过多种方法实现。以下是几种常用的方法: #### 使用 `torch.nonzero()` 查找非零元素及其索引 `torch.nonzero()` 函数返回输入张量中所有非零元素的位置索引。对于希望获取哪些位置存在有效数值的情况非常有用。 ```python import torch tensor_example = torch.tensor([0, 1, 0, 3]) non_zero_indices = torch.nonzero(tensor_example) print(non_zero_indices) # 输出 [[1],[3]] ``` 此代码片段展示了如何利用 `torch.nonzero()` 来识别并打印出给定张量内的非零项所在的位置[^1]。 #### 使用布尔掩码进行条件筛选 另一种方式是创建一个与目标张量形状相同的布尔型张量作为掩码,以此来选择满足一定条件的元素。 ```python mask = tensor_example != 0 selected_elements = tensor_example[mask] print(selected_elements) # 输出 tensor([1, 3]) ``` 这里演示了怎样借助布尔逻辑运算符构建掩码,并据此选出不等于零的所有成分。 #### 应用 `torch.take_along_dim()` 当已知确切要取哪几列或者行的时候,则可考虑调用 `torch.take_along_dim()` 方法。该函数允许沿着指定维度依据提供的下标集合挑选对应条目。 ```python input_tensor = torch.randn(4, 5) indices_to_take = torch.tensor([2, 0, 4]) resultant_tensor = torch.take_along_dim(input=input_tensor, indices=indices_to_take.unsqueeze(-1), dim=-1).squeeze() print(resultant_tensor.shape) # 假设原矩阵为 (4x5),则新矩阵应变为 (4x3) ``` 上述例子说明了如果想要沿最后一维抽取某些列的话应该如何编写相应语句[^2]。 #### 获取张量的实际存储内容 有时也需要直接访问构成张量的基础内存区域——即所谓的“storage”。这可以通过调用 `.storage()` 属性完成;不过需要注意的是,这种方式得到的结果是一维序列化形式而非多维视图。 ```python points = torch.tensor([[4.0, 1.0], [5.0, 3.0], [2.0, 1.0]]) raw_data_sequence = points.storage() for value in raw_data_sequence: print(value) # 或者单独读取某个位置上的数 first_element_in_storage = raw_data_sequence[0] print(first_element_in_storage) # 打印第一个元素值 4.0 ``` 这段脚本解释了怎么遍历整个内部缓冲区以及查询单个成员的方式[^3]。
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