torch.where(torch.ge(matched_idxs_per_image, 1))[0]
时间: 2024-06-02 13:08:21 浏览: 8
这段代码使用了 PyTorch 的 where 函数,其中 torch.ge(matched_idxs_per_image, 1) 返回一个布尔类型的张量,表示 matched_idxs_per_image 中每个元素是否大于等于 1。然后 where 函数返回一个元组,其中第一个元素是一个一维的张量,包含了所有满足条件(大于等于1)的元素的下标。这个张量可以用来索引其他张量,例如在计算损失函数时只考虑匹配上的样本。
相关问题
torch.repeat 和 torch.repeat_
torch.repeat和torch.repeat_都是PyTorch中的函数,用于对张量进行重复操作。它们的区别在于,torch.repeat返回一个新的张量,而torch.repeat_直接在原始张量上进行操作。
具体来说,torch.repeat(dim, repeats)函数会将张量在指定维度上重复指定次数,返回一个新的张量。其中,dim参数表示需要重复的维度,repeats参数表示需要重复的次数。例如,a.repeat(2, dim=0)表示将a在第0维上重复2次。
而torch.repeat_(dim, repeats)函数则是直接在原始张量上进行操作,将张量在指定维度上重复指定次数。其中,dim参数和repeats参数的含义与torch.repeat相同。
需要注意的是,torch.repeat和torch.repeat_都会返回一个新的张量,而不是在原始张量上进行操作。如果需要在原始张量上进行操作,需要使用torch.repeat_函数。
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。
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