torch 选出小于某个值的值

在PyTorch中，我们可以使用torch.lt()函数来选择小于给定值的张量中的元素。torch.lt(input, other, *, out=None)函数将返回一个新的张量，其中元素是输入张量input中小于other的元素。下面是一个示例：

import torch

# 创建一个示例张量
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

# 选择小于给定值的元素
y = torch.lt(x, 4)

print(y)  # 输出: tensor([True, True, True, False, False])

在上面的例子中，我们首先创建了一个张量x，其中包含了[1, 2, 3, 4, 5]这样的元素。然后，我们使用torch.lt()函数来判断x中的元素是否小于4。返回的结果是一个布尔型的张量，即[True, True, True, False, False]，其中小于4的元素对应的位置是True，否则为False。

需要注意的是，torch.lt()函数返回的是布尔型张量，可以根据需要进行进一步操作，例如用作元素索引或进行逻辑运算等。

相关问题

二值交叉熵 torch

torch.nn.BCELoss和torch.nn.BCEWithLogitsLoss是用于计算二值交叉熵损失的PyTorch函数。二者计算接口的区别在于BCELoss不包含sigmoid层，而BCEWithLogitsLoss包含sigmoid层。

在使用torch.nn.BCELoss时，PyTorch会将BCELoss的输出截断至大于等于-100。通过这个操作，可以获得有限的loss值以及线性的反向传播。而torch.nn.BCEWithLogitsLoss则会在内部自动将输入通过sigmoid函数进行处理，以确保输出值在0到1之间。

如果你需要处理的是已经通过sigmoid函数处理过的输出值，可以使用torch.nn.BCELoss。如果你的输出值没有经过sigmoid函数处理，可以使用torch.nn.BCEWithLogitsLoss。两者都可以用于二值分类任务，计算二值交叉熵损失。

torch.unsqueeze设定维度值

torch.unsqueeze函数可以用于在指定维度上增加一个维度，使得原来的张量的维度增加1。它的语法是：

torch.unsqueeze(input, dim)

其中，`input`是输入的张量，`dim`是要在其上增加维度的维度索引。

举个例子，假设我们有一个形状为(3, 4)的二维张量`x`：

x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],
                  [5, 6, 7, 8],
                  [9, 10, 11, 12]])

如果我们想在第0维度上增加一个维度，可以使用`torch.unsqueeze(x, 0)`。这将返回一个形状为(1, 3, 4)的三维张量，其中第0个维度的大小为1。

同样地，如果我们想在第1维度上增加一个维度，可以使用`torch.unsqueeze(x, 1)`。这将返回一个形状为(3, 1, 4)的三维张量，其中第1个维度的大小为1。

需要注意的是，`dim`参数的取值范围应该在[-input.dim()-1, input.dim()+1]之间，否则会抛出索引越界的异常。