在size为(2,103,17,2)的张量中如何判断103个17*2的张量中有多少是全0的
时间: 2024-05-11 22:16:06 浏览: 7
可以使用numpy的函数np.count_nonzero()来判断每个17*2的张量中非零元素的个数,如果全是0,那么返回值就是0。因此可以将这个操作作用在103个17*2的张量上,然后将返回值为0的数量累加即可。代码示例如下:
```python
import numpy as np
# 构造2x103x17x2张量
tensor = np.zeros((2, 103, 17, 2))
num_zero_tensors = 0
# 遍历103个17x2张量
for i in range(103):
# 判断当前张量是不是全0张量
if np.count_nonzero(tensor[:,i,:,:]) == 0:
num_zero_tensors += 1
print("全0张量的数量为:", num_zero_tensors)
```
这样就可以得到结果了。
相关问题
pytorch中在size为(2,103,17,2)的张量中如何判断103个17*2的张量中有多少是全0的
可以使用pytorch中的sum和any函数来判断,具体的操作如下:
```
import torch
# 创建一个size为(2,103,17,2)的张量
x = torch.zeros(2, 103, 17, 2)
# 判断103个17*2的张量中有多少是全0的
num_zeros = (x.sum(dim=(2, 3)) == 0).any(dim=1).sum()
print(num_zeros)
```
解释一下上面的代码:首先创建一个size为(2,103,17,2)的全0张量x,然后对这个张量的第3个和第4个维度进行求和(即103个17*2的张量求和),得到一个size为(2,103)的张量。对这个张量进行比较操作,找出其中所有元素都是0的张量,再对这个张量的第2个维度进行any操作,得到一个size为(2,)的张量,表示这个维度中是否存在全0的张量。最后对这个张量进行求和,得到全0张量的数量。
将张量中的一个向量置为0向量
假设你要将张量 `tensor` 中的第 `index` 个向量置为0向量,可以使用如下代码:
```python
import torch
# 假设 tensor 是一个大小为 (batch_size, seq_len, hidden_size) 的三维张量
index = 2 # 要置为0向量的向量在第二维的索引
tensor[:, index, :] = torch.zeros(tensor.shape[0], tensor.shape[2])
```
这里的 `:` 表示对该维度的所有元素进行操作,因此 `tensor[:, index, :]` 表示在第二维上选取索引为 `index` 的所有元素,并在第三维上将它们全部置为0向量。注意,这里的 `torch.zeros()` 函数创建的是大小为 `(batch_size, hidden_size)` 的零张量。