torch.where()函数
时间: 2023-06-19 19:05:00 浏览: 207
`torch.where(condition, x, y)`函数是一个条件判断函数,它会根据条件`condition`的真假情况,返回`x`或`y`中的对应元素。具体来说,当`condition`中的元素为True时,返回`x`中对应位置的元素,否则返回`y`中对应位置的元素。`x`和`y`的形状必须一致,或者能够广播到一致形状。
例如:
```python
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
condition = torch.tensor([True, False, True])
z = torch.where(condition, x, y)
print(z) # output: tensor([1, 5, 3])
```
在上面的例子中,当`condition`为True时,返回`x`中对应位置的元素,否则返回`y`中对应位置的元素,最终返回的`z`为`[1, 5, 3]`。
相关问题
torch.where用来选择函数
`torch.where`是一个PyTorch函数,用于根据一个布尔条件张量来选择两个张量中的元素。具体来说,当给定一个布尔条件张量和两个张量`x`和`y`时,`torch.where`将根据布尔条件张量中的每一个元素的值来选择`x`或`y`中对应位置的元素。
例如,以下代码将比较两个张量`a`和`b`的元素大小,并返回一个新的张量,其中每个位置上的元素都是较大的那个元素:
```
import torch
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([2, 1, 4])
result = torch.where(a > b, a, b)
print(result)
```
输出:
```
tensor([2, 2, 4])
```
在这个例子中,`torch.where(a > b, a, b)`选择了a和b中较大的元素,因为在`a > b`的布尔条件张量中,对应位置上的元素值为`True`。
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。