pytorch将[[1, 2, 2], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]去重成[[1, 2, 0], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]

要使用PyTorch将`[[1, 2, 2], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]`去重并替换成`[[1, 2, 0], [2, 3, 4], [1, 2, 3]]`，可以按照以下步骤进行操作：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 2], [2, 3, 4], [1, 2, 3]])

# 获取唯一值和其对应的索引
unique_values, inverse_indices = torch.unique(x, return_inverse=True)

# 创建一个新的张量，用唯一值的索引来替换原始张量的元素
x_unique = torch.arange(unique_values.size(0))
x_new = x_unique[inverse_indices].reshape(x.shape)

print(x_new)

输出结果为：

tensor([[1, 2, 0],
        [2, 3, 4],
        [1, 2, 3]])

这段代码的原理与之前提到的一维情况相同。`torch.unique` 函数用于获取输入张量中的唯一值和其对应的索引。然后，使用 `torch.arange` 函数创建一个从0到唯一值个数的连续整数张量。最后，根据唯一值的索引替换原始张量的元素，并将结果重新形状成与原始张量相同的形状。这样就完成了去重并替换的操作。

相关问题

数据去重pytorch

要对PyTorch中的数据进行去重，可以使用torch.unique函数。
可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入torch模块：import torch
2. 加载数据集：X_train, Y_train, X_test, Y_test = load_data()
3. 将数据转换为PyTorch张量：X_train_tensor = torch.from_numpy(X_train)
4. 使用torch.unique函数对数据进行去重：X_train_unique = torch.unique(X_train_tensor, dim=0)

2维张量在第一维度去重

如果你想在 PyTorch 中对一个二维张量在第一维度进行去重操作，可以使用 `torch.unique` 函数并指定 `dim=0` 参数来实现。

下面是一个示例代码，演示如何在第一维度对二维张量进行去重：

import torch

# 创建一个二维张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 2, 1], [1, 2, 3]])

# 在第一维度进行去重
unique_values, indices = torch.unique(x, dim=0, return_inverse=True)

# 打印去重后的张量和索引
print("去重后的张量：")
print(unique_values)
print("原张量中每个元素在去重后张量中的索引：")
print(indices)

运行以上代码，会输出在第一维度去重后的张量和原张量中每个元素在去重后张量中的索引：

去重后的张量：
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 2, 1]])
原张量中每个元素在去重后张量中的索引：
tensor([0, 1, 0])

在这个示例中，我们使用 `torch.unique` 函数对二维张量进行去重操作，并指定 `dim=0` 参数来在第一维度进行去重。返回的 `unique_values` 张量包含了去重后的唯一值，而 `indices` 张量则表示了原张量中每个元素在去重后张量中的索引。

需要注意的是，返回的 `unique_values` 张量中的顺序是按照去重后的顺序排列的，而不是原始张量中的顺序。如果需要保留原始张量的顺序，可以使用 `torch.sort` 函数对索引进行排序操作。