【Pytorch】高阶操作

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-10-23 15:24 145阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  1. where 函数
 *  2. gather 函数

# 1. where 函数 #

*  源码定义：

def where(condition: Tensor) -> Union[Tuple[Tensor, ...], List[Tensor]]: ...

*  torch.where 函数功能如下：

torch.where(condition , x, y)

某元素满足条件使用 x Tensor 来填充，不满足条件使用 y Tensor 来填充，其中 x 和 y 应当与原 Tensor 维度及 size 相同

cond =  torch.rand(2, 2)
    print(cond)
    
    a = torch.zeros(2, 2)
    b = torch.ones(2, 2)
    
    c = torch.where(cond>0.5, a, b)
    print(c)

> 输出：
> 
>     tensor([[0.4716, 0.8124],
>             [0.3771, 0.1771]])
>     tensor([[1., 0.],
>             [1., 1.]])

# 2. gather 函数 #

def gather(input: Tensor, dim, index: Tensor) -> Tensor: ...

*  根据 index Tensor 中的值作为 input Tensor 中的索引，生成一个新的 Tensor

`例子`

prob = torch.randn(4, 10)	
    idx = prob.topk(dim=1, k=3)	# 选出最有可能的 3 种
    print(idx)
    ''' values=tensor([[1.2655, 0.5347, 0.4686], [1.9430, 1.1472, 1.1349], [1.2370, 0.8487, 0.7665], [2.0423, 2.0380, 1.0663]]), indices=tensor([[8, 6, 7], [8, 9, 5], [2, 5, 7], [5, 2, 3]])) '''
    idx = idx[1]	# 每一个照片最有可能的 3 种情况
    print(idx)
    ''' tensor([[8, 6, 7], [8, 9, 5], [2, 5, 7], [5, 2, 3]]) '''
    label = torch.arange(10) * 100
    print(label)
    ''' tensor([ 0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900]) '''
    ret = torch.gather(label.expand(4, 10), dim=1, index=idx.long())
    print(ret)
    ''' tensor([[800, 600, 700], [800, 900, 500], [200, 500, 700], [500, 200, 300]]) '''

`图解`

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