ranks[1:] != ranks[:-1]这样比较是否相等有意义吗?
时间: 2023-12-12 14:02:47 浏览: 35
这种比较方式是有意义的。ranks[1:]表示从ranks数组的第二个元素开始取到最后一个元素,ranks[:-1]表示从ranks数组的第一个元素开始取到倒数第二个元素,两者长度相同。因此,ranks[1:] != ranks[:-1]返回的是一个布尔数组,其中第i个元素表示ranks数组中第i+1个元素和第i个元素是否相等。这个比较可以用来检查ranks数组中是否存在相邻的元素具有相同的值。如果出现相邻的元素具有相同的值,那么ranks[1:] != ranks[:-1]的结果中对应位置的元素值就是True,否则是False。
相关问题
为什么我觉得ranks[1:] != ranks[:-1]都是True
`ranks[1:] != ranks[:-1]` 表达式的作用是将 `ranks` 数组中相邻元素的差异提取出来,判断哪些元素是不同的,返回一个布尔类型的数组。如果 `ranks` 数组中所有元素都相等,那么 `ranks[1:]` 和 `ranks[:-1]` 的所有元素都是相等的,`ranks[1:] != ranks[:-1]` 的结果就是一个全为 `False` 的布尔数组,表示没有任何相邻元素之间的差异。因此,如果你觉得 `ranks[1:] != ranks[:-1]` 的结果都是 `True`,那么很可能是因为 `ranks` 数组中的所有元素都相等,没有任何相邻元素之间的差异。
# Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1]这里的mask尺寸是多少?ranks[1:] != ranks[:-1]rank是什么含义?
这里的`mask`是一个布尔类型的一维张量,形状为`(x.shape[0],)`,其中`x.shape[0]`是特征张量`x`的长度。`mask`的作用是指示哪些特征张量属于同一体素。具体来说,如果`mask[i]`为True,则表示`x[i]`和`x[i+1]`不属于同一体素。在该代码中,`mask`的长度等于特征张量`x`的长度,因为它的每个元素对应于特征张量中的一个元素。
`ranks`是一个一维张量,形状与特征张量`x`相同,它包含了特征张量中每个元素所属的体素的索引。具体来说,`ranks[i]`是特征张量`x[i]`所属的体素的索引。在这个代码中,`ranks[1:] != ranks[:-1]`是一个布尔类型的一维张量,它用于比较相邻特征张量所属的体素索引是否相等。如果相邻特征张量所属的体素索引不相等,则相应的元素为True,否则为False。这个布尔类型张量的长度比特征张量`x`的长度少1,因为它比较的是相邻特征张量的体素索引。