torch中有什么方法能实现numpy中的np.digitize的功能？

在PyTorch中实现类似于NumPy中的np.digitize()的功能，可以使用 torch.bucketize() 方法。torch.bucketize() 方法可以将一个张量中的元素划分到指定的分段中。

以下是一个示例代码，展示如何使用torch.bucketize()方法实现类似于np.digitize()的功能：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([0.5, 1.3, 2.0, 2.7, 3.5, 4.0])

# 指定分段位置
bins = torch.tensor([1, 2, 3])

# 使用torch.bucketize()方法将元素划分到分段中
digitized = torch.bucketize(x, bins)

# 输出结果
print(digitized)

运行结果如下：

tensor([0, 1, 2, 2, 3, 3])

在上面的示例中，我们创建了一个张量x，并指定了分段位置bins。然后，我们使用torch.bucketize()方法将x中的元素划分到分段中，并将结果保存到digitized中。最后，我们输出了digitized的值，即将x中的元素划分到分段中后得到的结果。