pytorch多维张量根据dim=1去重并在重复的地方填充0

要根据dim=1维度对多维张量进行去重，并在重复的地方填充0，你可以使用torch.unique()函数结合torch.zeros_like()函数来实现。下面是一个示例代码：

import torch

# 原始张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3]])

# 去重并填充重复的地方为0
unique_tensor, indices = torch.unique(tensor, dim=1, return_inverse=True)
filled_tensor = torch.zeros_like(tensor)
filled_tensor.scatter_(1, indices.unsqueeze(0).expand(tensor.size(0), -1), unique_tensor)

print(filled_tensor)

在这个示例中，我们首先使用torch.unique()函数在dim=1维度上进行去重，并通过设置return_inverse=True来获取重复元素在去重后张量中的索引。然后，我们使用torch.zeros_like()函数创建一个与原始张量相同大小的全0张量。最后，我们使用torch.scatter_()函数将去重后的元素按照索引填充到全0张量中。

运行以上代码，你将得到填充了0的去重后的张量。

请注意，以上示例中使用了二维张量。如果你的张量是多维的，你可以根据实际情况使用torch.unique()函数指定去重的维度，并使用torch.zeros_like()函数创建相同形状的全0张量。然后，可以使用torch.gather()函数和torch.masked_fill_()函数根据去重后的索引填充0值。

希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。