pytorch中mask操作之torch.masked_select
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# coding: utf-8from __future__ import print_function
from __future__ import division
from __future__ import absolute_import
import torch# torch.masked_select(input, mask, *, out=None) → Tensor
# 返回input中mask为True的元素,组成1维tensor
# input 和mask的维度不一定要相同,但是需要可以扩展成同样维度x = torch.randn(3, 4)
print(x)
"""
tensor([[-0.4152, -1.1952, 0.5442, 1.3843],[ 0.5764, 0.6684, -0.6330, 0.4646],[ 1.1162, -0.8730, 0.0285, 0.7387]])
"""mask = x.ge(0.5)
print(mask)"""
tensor([[0, 0, 1, 1],[1, 1, 0, 0],[1, 0, 0, 1]], dtype=torch.uint8)
"""print(torch.masked_select(x, mask))"""
tensor([0.5442, 1.3843, 0.5764, 0.6684, 1.1162, 0.7387])
"""# input 和mask的维度不一定要相同,但是需要可以扩展成同样维度
print(torch.masked_select(x, torch.tensor([False, False, True, False])))
"""
tensor([ 0.5442, -0.6330, 0.0285])
"""
print(torch.masked_select(x, torch.tensor([[False, False, True, False]])))
"""
tensor([ 0.5442, -0.6330, 0.0285])
"""
print(torch.masked_select(x, torch.tensor([[False], [False], [True]])))
"""
tensor([ 1.1162, -0.8730, 0.0285, 0.7387])
"""
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