控制Tensor里的数值小于0则置0

小白之比白更白

于 2023-03-02 22:29:11 发布

阅读量1.6k

点赞数

分类专栏： NLP python学习文章标签： python tensor

版权

20 篇文章

订阅专栏

7 篇文章

订阅专栏

在计算损失函数时，应用torch的where函数将cosine_similarity的结果中小于0的部分置0，以确保正向相似度。这涉及到张量操作和条件逻辑，用于优化模型训练中的相似度度量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天计算损失函数，需要将cosine的值小于0的置0:

# torch.cosine_similarity(le, re, dim=1) 是我的Tensor
torch.where(torch.cosine_similarity(le, re, dim=1) < 0, 0, torch.cosine_similarity(le, re, dim=1))

通用模板如下，第一个参数是控制条件，这里是小于0，第二个元素是满足条件的赋值，第三个是不满足条件的赋值，这里不小于0则保留原来的数值。

# 张量a
torch.where(a < 0, 0, a)

同理，不小于0的可以赋值为1。

# 张量a
torch.where(a < 0, 0, 1)