p = nan(1, length(inds));

在 MATLAB 中，`nan` 函数可以创建一个指定大小的数组，并将其中的元素全部赋值为 NaN（Not a Number）。

在这里，`p` 是一个长度为 `length(inds)` 的数组，初始值都被赋值为 NaN。它的作用是存储从起点到终点的最短路径上的节点。

具体实现过程可以参考以下代码：

function p = get_path(cameFrom, current)
    inds = find_nonempty(cameFrom);
    p = nan(1, length(inds));
    i = length(inds);
    while isKey(cameFrom, current)
        p(i) = current;
        current = cameFrom(current);
        i = i - 1;
    end
    p(i) = current;
end

该函数会首先调用 `find_nonempty` 函数获取非空元素的索引，然后利用 `nan` 函数创建一个初始值为 NaN 的数组 `p`，用于存储最短路径上的节点。

接着，从终点开始倒序遍历每个节点的前驱节点，将它们存储在 `p` 数组中，并返回最短路径。在存储节点时，需要注意数组 `p` 的索引与字典 `cameFrom` 中节点的索引是反向的，因此需要从数组末尾开始存储节点。

相关问题

function p = get_path(cameFrom, current) % Returns the path. This function is only called once and therefore % does not need to be extraordinarily efficient inds = find(cameFrom); p = nan(1, length(inds)); p(1) = current; next = 1; while any(current == inds) current = cameFrom(current); next = next + 1; p(next) = current; end p(isnan(p)) = []; end

这是一个用于获取路径的函数，输入参数为cameFrom和current。其中cameFrom是一个矩阵，表示每个节点的前驱节点，current是终点节点。该函数通过查找cameFrom矩阵，从终点节点开始一步一步往回找，直到找到起点节点，并返回路径。具体实现过程如下：

1. 找到所有非零元素的位置，即有前驱节点的节点位置。
2. 初始化路径p为NaN向量，长度为非零元素的个数。
3. 将终点节点current赋值给路径p的第一个元素。
4. 初始化next为1，表示当前已经找到了路径的第一个节点。
5. 在current的前驱节点中查找下一个节点，即在cameFrom中查找值为current的元素位置，将其赋值给current，并将其添加到路径p中。
6. 如果current为起点节点，则停止查找，返回路径p。
7. 否则，将next加1，继续查找下一个节点。
8. 最后，删除路径p中的NaN元素并返回路径p。

需要注意的是，由于该函数只会被调用一次，因此并没有特别高的效率要求。

将下列numpy代码转化为纯pytorch代码： inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds]

请使用 PyTorch 的 mask 和 index_select 函数来替换 numpy 中的 where 和索引选择。

import torch

# 将 scores 转化为 PyTorch tensor
scores = torch.tensor(scores)

# 创建一个 mask，用来筛选出 scores 大于 args.confidence_threshold 的元素
mask = (scores > args.confidence_threshold)

# 使用 mask 和 index_select 函数来筛选出 boxes、landms 和 scores
boxes = boxes[mask]
landms = landms[mask]
scores = scores[mask]