矩阵处理

这篇博客介绍了PyTorch中用于矩阵处理的一些关键函数,包括torch.clamp用于限制数值范围,torch.diag获取矩阵对角元素,torch.eye创建单位矩阵,torch.max按维度取最大值,torch.masked_fill_用特定值填充矩阵以及numpy的argsort进行排序和where函数处理条件输出。

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有关矩阵处理的函数实在是太多了,在这里写一下,方便以后回忆
torch.clamp
clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor,将input中的元素限制在[min,max]范围内并返回一个Tensor
可以看一下栗子:

a = torch.randn(2,2)
print(a)
c = a.clamp(min = 0)
print(c)

输出。将所有小于min的数全部替换成min

tensor([[ 0.6887, -2.4910],
        [-1.1766, -0.9142]])
tensor([[0.6887, 0.0000],
        [0.0000, 0.0000]])

当把min替换成max后

c = a.clamp(max = 0)

看一下输出

tensor([[0.1676, 1.2737],
        [0.8410, 0.2963]])
tensor([[0., 0.],
        [0., 0.]])

torch.diag
取矩阵的对角元素,组成一个新的tensor,输出

b =a.diag()

输出:

tensor([[ 0.8293, -1.3060],
        [-0.4743,  0.8271]])
tensor([0.8293, 0.8271])

torch.eye
torch.eye(n, m=None, out=None,

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