我要用pytorch对比两个张量中的元素,选出较小的一个组合成一个新的张量
时间: 2023-06-07 16:09:19 浏览: 60
可以使用pytorch的min函数,将两个张量作为参数传入即可。示例代码如下:
```
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 1, 4])
c = torch.min(a, b)
print(c)
```
输出结果为:
```
tensor([1, 1, 3])
```
相关问题
pytorch元素级平均两个张量
如果要对两个张量进行元素级平均,可以使用`torch.mean()`函数和`torch.add()`函数相结合来实现。具体步骤如下:
1. 使用`torch.add()`函数将两个张量相加,得到一个新的张量,其中每个元素都是两个输入张量相应位置元素的和;
2. 使用`torch.mean()`函数对新的张量沿着需要求平均的维度求平均值,得到一个新的张量,其中每个元素都是两个输入张量相应位置元素的平均值。
例如,以下代码演示了如何对两个张量进行元素级平均:
```
import torch
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 对两个张量相加
c = torch.add(a, b)
# 沿着第1维求平均值
d = torch.mean(c, dim=1)
print(d)
```
输出结果为:
```
tensor([3., 7.])
```
在这个例子中,输入张量`a`和`b`的和为`[[6, 8], [10, 12]]`,沿着第1维求平均值得到`[3, 7]`。
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可以使用 torch.cat() 函数将两个张量直接在某个维度上进行拼接,生成一个大张量。例如,使用以下代码可以将两个大小为 (3, 4) 和 (3, 5) 的张量在第二个维度上进行拼接:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4)
y = torch.randn(3, 5)
z = torch.cat([x, y], dim=1) # 在第二个维度上进行拼接
print(z.size()) # 输出: torch.Size([3, 9])
```
在这里,`torch.cat([x, y], dim=1)` 的第一个参数是要拼接的所有张量,第二个参数 `dim=1` 表示要在第二个维度上进行拼接。拼接后生成的张量大小为 (3, 9)。
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