torch。where

torch.where是一个PyTorch库函数，用于根据给定的条件返回一个新的张量，其中满足条件的元素被替换为x中的元素，不满足条件的元素被替换为y中的元素。当输入参数为一个时，即torch.where(condition)，返回满足condition的tensor索引的元组(tuple)。在引用中，arr0的类型为<class 'torch.Tensor'>，是使用torch.where函数返回的结果。

相关问题

torch.where

`torch.where` 是 PyTorch 中的一个函数，用于根据条件返回两个张量中的元素。它的语法如下：

torch.where(condition, x, y)

其中：

- `condition` 是一个布尔类型的张量，它指定了元素选择的条件。
- `x` 和 `y` 是两个张量，它们的形状应该相同，用于指定元素选择的来源。

如果 `condition` 中的元素为 `True`，则返回 `x` 中对应位置的元素；否则返回 `y` 中对应位置的元素。

例如，假设我们有两个形状相同的张量 `a` 和 `b`，并且想要根据 `a` 中元素的正负情况选择对应位置的元素。我们可以使用 `torch.where` 来实现：

import torch

a = torch.tensor([1, -2, 3, -4])
b = torch.tensor([10, 20, 30, 40])

result = torch.where(a > 0, a, b)

print(result)

输出结果为：

tensor([ 1, 20,  3, 40])

这里，`condition` 为 `a > 0`，即选择 `a` 中元素为正数的位置；`x` 为 `a`，即正数位置上的元素；`y` 为 `b`，即非正数位置上的元素。因此，返回的结果为 `[1, 20, 3, 40]`。

torch.where np.where

torch.where()是PyTorch和NumPy中的函数，用于根据给定的条件选择元素。torch.where()用于PyTorch张量，而np.where()用于NumPy数组。

在PyTorch中，torch.where()函数接受一个条件和两个张量作为输入。它会根据条件选择元素，返回与条件为True的元素对应的索引。例如，如果我们有一个张量x，我们可以使用torch.where(x==0)来找到x中为0的元素的索引。

在NumPy中，np.where()函数的功能与torch.where()类似，但输入和输出的类型不同。np.where()函数接受一个条件和一个数组作为输入，并返回与条件为True的元素对应的索引。例如，如果我们有一个数组arr，我们可以使用np.where(arr==0)来找到arr中为0的元素的索引。