torch.where用来选择函数
时间: 2023-10-14 22:08:30 浏览: 54
`torch.where`是一个PyTorch函数,用于根据一个布尔条件张量来选择两个张量中的元素。具体来说,当给定一个布尔条件张量和两个张量`x`和`y`时,`torch.where`将根据布尔条件张量中的每一个元素的值来选择`x`或`y`中对应位置的元素。
例如,以下代码将比较两个张量`a`和`b`的元素大小,并返回一个新的张量,其中每个位置上的元素都是较大的那个元素:
```
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 1, 4])
result = torch.where(a > b, a, b)
print(result)
```
输出:
```
tensor([2, 2, 4])
```
在这个例子中,`torch.where(a > b, a, b)`选择了a和b中较大的元素,因为在`a > b`的布尔条件张量中,对应位置上的元素值为`True`。
相关问题
torch.where()函数
`torch.where(condition, x, y)`函数是一个条件判断函数,它会根据条件`condition`的真假情况,返回`x`或`y`中的对应元素。具体来说,当`condition`中的元素为True时,返回`x`中对应位置的元素,否则返回`y`中对应位置的元素。`x`和`y`的形状必须一致,或者能够广播到一致形状。
例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
condition = torch.tensor([True, False, True])
z = torch.where(condition, x, y)
print(z) # output: tensor([1, 5, 3])
```
在上面的例子中,当`condition`为True时,返回`x`中对应位置的元素,否则返回`y`中对应位置的元素,最终返回的`z`为`[1, 5, 3]`。
TensorFlow中与torch.where相同的函数
TensorFlow中与torch.where函数相同的函数是tf.where。tf.where函数的用法与torch.where类似,可以根据条件选择输出张量中的元素。具体用法如下:
```python
import tensorflow as tf
# 定义输入张量
a = tf.constant([1, 2, 3, 4])
b = tf.constant([10, 20, 30, 40])
condition = tf.constant([True, False, False, True])
# 根据条件选择输出张量中的元素
result = tf.where(condition, a, b)
# 打印结果
print(result.numpy()) # 输出 [1 20 30 4]
```
在上面的例子中,通过tf.where函数,根据条件condition选择输出张量result中的元素,如果condition中的元素为True,则输出张量result中对应位置的元素为a中对应位置的元素,否则为b中对应位置的元素。