这期内容当中小编将会给大家带来有关如何解决torch.masked_select问题,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
在学习pytorch的官方文档时,发现掩码的程序贴错了,自己写了一个,大家可以参考。
torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor
根据掩码张量mask
中的二元值,取输入张量中的指定项( mask
为一个 ByteTensor),将取值返回到一个新的1D张量,
张量 mask
须跟input
张量有相同数量的元素数目,但形状或维度不需要相同。
注意: 返回的张量不与原始张量共享内存空间。
参数:
input (Tensor) – 输入张量
mask (ByteTensor) – 掩码张量,包含了二元索引值
out (Tensor, optional) – 目标张量
x = torch.randn(3,4)
mask = torch.ByteTensor(x > 0)
torch.masked_select(x,mask)
上述就是小编为大家分享的如何解决torch.masked_select问题了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。