torch.where多条件判断

torch.where函数可以根据多个条件选择元素。具体来说，它可以接受三个张量作为输入：一个布尔张量，用于指定每个位置是否满足条件；一个张量，其中的元素将用于满足条件的位置；一个张量，其中的元素将用于不满足条件的位置。返回的张量的每个位置的元素是根据布尔张量的对应位置的值从两个输入张量中选择的。其中，第一个参数condition为条件判定，当满足条件时，对应位置为第二个参数a的值，否则为第三个参数b的值。在使用时，可以根据需要选择其中的一种方式。

举个例子，如果我们有两个张量a和b，想要得到一个新的张量c，其中c的每个位置的值是根据a和b的对应位置的大小关系来选择的，可以使用torch.where(condition, a, b)函数。如果我们想要得到一个张量，其中包含a中与b中相等的元素的位置，可以使用torch.where(torch.eq(a,b[:,None]))函数。

相关问题

torch.where()多条件的表示怎么写

### 回答1：
`torch.where` 函数可以根据多个条件选择元素。具体地，你可以向该函数传递三个张量：

- 一个布尔张量，用于指定每个位置是否满足条件。
- 一个张量，其中的元素将用于满足条件的位置。
- 一个张量，其中的元素将用于不满足条件的位置。

返回的张量的每个位置的元素是根据布尔张量的对应位置的值从两个输入张量中选择的。

示例：

import torch

condition = torch.tensor([True, False, True, False], dtype=torch.bool)
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
y = torch.tensor([10, 20, 30, 40])

result = torch.where(condition, x, y)
print(result)

输出：

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

因此，如果你想表示多个条件，可以使用多个布尔张量，每个布尔张量对应一个条件。你可以通过将它们与布尔运算符（例如`&`，`|`等）结合来组合这些条件。

### 回答2：
torch.where()用于根据给定的条件选择输入张量中的元素。如果条件为真，则选择来自第一个张量的元素，否则选择来自第二个张量的元素。多条件的表示可以通过使用逻辑运算符来实现。

例如，假设有两个输入张量A和B，需要根据如下两个条件选择元素：
1. A中的元素大于0
2. B中的元素小于10

代码示例如下：

import torch

A = torch.tensor([1, -2, 3, -4])
B = torch.tensor([5, 10, 15, 20])

condition_1 = A > 0
condition_2 = B < 10

result = torch.where(condition_1 & condition_2, A, B)
print(result)

运行结果为：tensor([1, 10, 3, 20])

以上代码中，首先定义了两个条件condition_1和condition_2，分别表示A中的元素大于0和B中的元素小于10。然后使用逻辑运算符&将两个条件合并，得到最终的条件。最后调用torch.where()函数，根据条件选择元素，如果条件为真，则选择来自A的元素，否则选择来自B的元素。最终输出结果为[1, 10, 3, 20]。

根据需要，可以使用不同的逻辑运算符（如|表示逻辑或）来组合多个条件进行选择。注意，逻辑运算符优先级要适当使用括号来设置条件的先后顺序。

### 回答3：
torch.where()函数可以用于实现多条件的判断。具体的写法如下：

torch.where(condition, x, y)

其中，condition是一个布尔型的张量，x和y是两个张量。函数的作用是按照condition中的元素的真假值，在x和y两个张量中进行选择，将满足条件的元素从x中选择出来，不满足条件的元素从y中选择出来，并返回结果。

例如，我们有两个张量a和b，我们想要将a中小于0的元素替换为0，将b中大于5的元素替换为10，可以使用torch.where()函数实现：

result = torch.where(a < 0, torch.tensor(0), a) # 将a中小于0的元素替换为0，结果保存在result中
result = torch.where(b > 5, torch.tensor(10), b) # 将b中大于5的元素替换为10，结果保存在result中

上述代码中，torch.tensor(0)和torch.tensor(10)是替代值，所有满足条件的元素都会被替换为相应的替代值，并保存在result变量中。

需要注意的是，condition、x和y的形状应该相同，或者满足广播的规则。否则，会抛出形状不匹配的错误。

总结起来，使用torch.where()函数可以实现多条件的判断，根据条件在两个张量中进行选择，对满足条件的元素进行替换。

torch.where()函数

`torch.where(condition, x, y)`函数是一个条件判断函数，它会根据条件`condition`的真假情况，返回`x`或`y`中的对应元素。具体来说，当`condition`中的元素为True时，返回`x`中对应位置的元素，否则返回`y`中对应位置的元素。`x`和`y`的形状必须一致，或者能够广播到一致形状。

例如：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
condition = torch.tensor([True, False, True])

z = torch.where(condition, x, y)
print(z)  # output: tensor([1, 5, 3])

在上面的例子中，当`condition`为True时，返回`x`中对应位置的元素，否则返回`y`中对应位置的元素，最终返回的`z`为`[1, 5, 3]`。