随机生成m个nxk张量,找到m个矩阵中每n行中每行最大的k个值置零
时间: 2024-05-03 15:20:04 浏览: 15
这个问题可以按照以下步骤解决:
1. 生成m个nxk的随机张量:可以使用Python的NumPy库来生成随机张量。具体可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
m = 10
n = 5
k = 3
tensors = np.random.rand(m, n, k)
```
这段代码将生成10个5x3的随机张量。
2. 找到每个矩阵中每行最大的k个值:可以使用NumPy的argsort函数。这个函数可以返回一个数组,数组中的每个元素都是原数组中对应位置的元素在排序后的数组中的索引。由于我们需要找到每行最大的k个值,因此需要将每个行的元素进行排序,并找到前k个最大值的索引。具体可以使用以下代码:
```python
topk_indices = np.argsort(-tensors, axis=2)[:, :, :k]
```
这段代码将返回一个形状为(m, n, k)的数组,其中每个元素都是原张量中对应位置的元素在该行中的前k个最大值中的索引。由于我们需要找到最大的k个值,因此使用了负号对张量进行倒序排序。
3. 将每行最大的k个值置零:可以使用NumPy的advanced indexing来实现。对于每个矩阵中的每行,我们可以使用前面找到的索引来找到该行中最大的k个值,并将这些值所在的位置的元素置零。具体可以使用以下代码:
```python
row_indices = np.arange(n).reshape(-1, 1)
tensors[row_indices, row_indices, topk_indices] = 0
```
这段代码将使用arange函数生成一个形状为(n, 1)的数组,其中每个元素都是该行的索引。然后使用advanced indexing来找到每个行中最大的k个值,并将它们所在的位置的元素置零。
完整代码如下:
```python
import numpy as np
m = 10
n = 5
k = 3
tensors = np.random.rand(m, n, k)
topk_indices = np.argsort(-tensors, axis=2)[:, :, :k]
row_indices = np.arange(n).reshape(-1, 1)
tensors[row_indices, row_indices, topk_indices] = 0
```