torch中获取一个一维BoolTensor中所有True的位置
时间: 2024-02-21 20:00:39 浏览: 24
可以使用torch.nonzero()函数来获取一个一维BoolTensor中所有True的位置,示例如下:
```python
import torch
x = torch.BoolTensor([True, False, True, True, False])
indices = torch.nonzero(x)
print(indices)
```
输出结果为:
```
tensor([[0],
[2],
[3]])
```
其中,`indices`就是一个二维的tensor,表示所有True的位置。
相关问题
torch中查看一个张良的大小
在 PyTorch 中,你可以使用 `tensor.size()` 或 `tensor.shape` 属性来获取 Tensor 的大小或形状。下面是一个例子:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3, 4) # 创建一个形状为 (2, 3, 4) 的 Tensor
print(x.size()) # 输出:torch.Size([2, 3, 4])
print(x.shape) # 输出:torch.Size([2, 3, 4])
```
在这个例子中,我们创建了一个形状为 (2, 3, 4) 的 Tensor,并使用 `size()` 和 `shape` 分别打印了它的大小和形状。
对于一个已经存在的 Tensor,你可以直接使用上述方法获取它的大小。如果你想获取某个维度的大小,可以使用索引操作,例如 `x.size(0)` 获取第一个维度的大小,或 `x.shape[1]` 获取第二个维度的大小。
如果你想要查看一个张量的大小,只需要使用类似的方式即可。例如:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 2, 480, 640) # 创建一个形状为 (2, 2, 480, 640) 的 Tensor
print(x.size()) # 输出:torch.Size([2, 2, 480, 640])
print(x.shape) # 输出:torch.Size([2, 2, 480, 640])
```
这个例子中,我们创建了一个形状为 (2, 2, 480, 640) 的 Tensor,并使用 `size()` 和 `shape` 分别打印了它的大小和形状。
torch一维卷积神经网络中的全连接层
在一维卷积神经网络中,全连接层通常用于将卷积层的输出转换为最终的分类或回归结果。全连接层的输入是一个一维的向量,其长度取决于上一层的输出大小,而输出的大小则根据任务需求确定。全连接层中的每个神经元都与上一层的所有神经元相连,每个连接都有一个权重和一个偏置项。全连接层的输出可以通过激活函数进行处理,以产生最终的输出结果。在PyTorch中,可以使用nn.Linear()函数来创建全连接层,其输入参数为输入和输出的大小。例如,以下代码创建了一个输入大小为10,输出大小为2的全连接层:
```
import torch.nn as nn
fc = nn.Linear(10, 2)
```
该层将输入大小为10的向量转换为大小为2的输出向量。
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