torch.where(x, x, 2x)
时间: 2024-06-07 21:07:40 浏览: 13
这是一个使用 PyTorch 中的 torch.where 函数的示例,其中 x 是一个张量。
torch.where 函数的作用是根据条件选择张量中的元素。它接受三个参数:condition,x 和 y。其中 condition 是一个布尔型的张量,与 x 和 y 的形状相同。对于 condition 中为 True 的元素,选择 x 中对应位置的元素;对于 condition 中为 False 的元素,选择 y 中对应位置的元素。
在这个示例中,我们将选择 x 中的元素作为输出,对于 x 中的每个元素,如果它为 True,就选择它本身,否则选择 2 倍的值。具体来说,该示例的输出是一个张量,与 x 的形状相同,其中每个元素的值为:
- 如果 x 中对应位置的元素为 True,那么输出中对应位置的元素为 x 中对应位置的元素;
- 如果 x 中对应位置的元素为 False,那么输出中对应位置的元素为 2 倍的 x 中对应位置的元素。
相关问题
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。
x = torch.where(torch.isnan(x), torch.zeros_like(x), x)
这行代码的作用是将张量 x 中的 NaN 值替换为 0。具体而言,torch.isnan(x) 返回一个与 x 相同大小的张量,其中 NaN 值对应的位置为 True,其余位置为 False。然后 torch.zeros_like(x) 返回一个与 x 相同大小的张量,其中所有元素的值都为 0。最后,torch.where(condition, x, y) 函数会根据 condition 张量的值,在 x 和 y 之间进行选择:当 condition 的值为 True 时,选择 x 中对应位置的值;当 condition 的值为 False 时,选择 y 中对应位置的值。因此,这行代码的含义是,当 x 中的元素为 NaN 时,选择 0,否则选择 x 中对应位置的原始值。
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