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博客主要介绍了Python中多维张量的操作。如image_pred_[:, -1]取矩阵最后一列,(image_pred_[:, -1] == cls)判断列向量值与cls是否相等,返回一维张量。.float()将布尔值转为1和0的float格式,unsqueeze(1)增加维度,相乘可将非cls部分行置为0。

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cls_mask = image_pred_ * (image_pred_[:, -1] == cls).float().unsqueeze(1)

首先image_pred_是个二维张量(即矩阵),-1指是是该数字所在位置的维度的最后一项。因此image_pred_[:, -1]表示这个矩阵中的列向量中的最后一列。多维张量也是如此,这个-1处在哪个位置,就是取了这个维度的最后一项。

(image_pred_[:, -1] == cls)这是个判断语句,首先image_pred_是个矩阵,需要判断的最后一列的列向量中的每个值,如果和cls相等,则返回true,不相等返回false,此时得到是个一维张量。这里除了==,还可以是>、<。

.float()可以将上面得到的true和false转变为1和0,并且为float格式。

unsqueeze(1)增加了一个维度,转换为二维张量,形状为(n*1).

此时再与image_pred_相乘,相当于将不是cls部分整一行全部变为了0。

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