如何返回x = torch.tensor([[1, 2, 3][1,4,5]]) 中4的索引(1,1)
时间: 2024-01-10 14:02:03 浏览: 9
对于给定的张量 x,可以使用 PyTorch 的 where 函数来获取所有满足给定条件的元素的索引。下面是实现:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [1, 4, 5]])
# 使用 where 函数获取所有满足 x == 4 的元素的索引
indices = torch.where(x == 4)
# 输出元素的索引
print(indices)
```
输出结果为:
```
(tensor([1]), tensor([1]))
```
可以看到,元素 4 的索引为 (1, 1)。注意,这里返回的索引是一个元组,第一个元素是行索引,第二个元素是列索引。
相关问题
# 创建稀疏矩阵的数据 indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long) values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float) 这个是什么意思
这段代码是用来创建稀疏矩阵的数据。
首先,`indices` 是一个大小为 2x4 的整型张量,用于表示稀疏矩阵中非零元素的索引。在这个例子中,`indices` 的第一行 `[0, 1, 1, 2]` 表示非零元素所在的行索引,第二行 `[0, 1, 2, 1]` 表示非零元素所在的列索引。这意味着矩阵中的非零元素分别位于 (0, 0),(1, 1),(1, 2),(2, 1) 这四个位置。
接下来,`values` 是一个大小为 4 的浮点型张量,用于存储稀疏矩阵中非零元素的值。在这个例子中,`values` 的四个元素分别为 1.0,2.0,3.0,4.0,对应于上述四个位置上的非零元素。
通过将 `indices` 和 `values` 传递给相应的函数,您可以使用这些数据创建稀疏矩阵。例如:
```python
import torch
indices = torch.tensor([[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 1]], dtype=torch.long)
values = torch.tensor([1., 2., 3., 4.], dtype=torch.float)
# 使用 indices 和 values 创建稀疏矩阵
sparse = torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size=(3, 3))
```
在这个例子中,`sparse` 是一个大小为 3x3 的稀疏矩阵,其中非零元素的值和位置与 `indices` 和 `values` 对应。
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]),那我想修改x,该怎么操作呢
要修改一个张量,你可以使用索引和切片操作来访问和修改张量中的特定元素或子集。下面是一些示例代码来演示如何修改张量x:
1. 修改特定位置的元素:
```
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
x[0, 1] = 5
print(x)
```
输出:
```
tensor([[1, 5],
[3, 4]])
```
这里使用索引`[0, 1]`来访问第一行第二列的元素,并将其修改为5。
2. 修改整行或整列的元素:
```
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
x[:, 0] = torch.tensor([5, 6])
print(x)
```
输出:
```
tensor([[5, 2],
[6, 4]])
```
这里使用切片`[:, 0]`来访问第一列的所有元素,并将其修改为新的张量`torch.tensor([5, 6])`。
3. 修改子集:
```
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
x[0:2, 0:2] = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
print(x)
```
输出:
```
tensor([[5, 6],
[7, 8]])
```
这里使用切片`[0:2, 0:2]`来访问整个张量的子集,并将其修改为新的张量`torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])`。
通过这些操作,你可以根据需要修改张量x中的元素或子集。请记住,这些操作是原地修改,会直接在原始张量上进行操作,而不会创建新的张量。