本文源码基于版本1.0,交互界面基于0.4.1
import torch
按照指定轴上的坐标进行过滤
index_select()
沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标
> x = torch.randn(3, 4) # 目标矩阵 > x tensor([[ 0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009], [-0.4664, 0.2647, -0.1228, -1.1068], [-1.1734, -0.6571, 0.7230, -0.6004]]) > indices = torch.tensor([0, 2]) # 在轴上筛选坐标 > torch.index_select(x, dim=0, indices) # 指定筛选对象、轴、筛选坐标 tensor([[ 0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009], [-1.1734, -0.6571, 0.7230, -0.6004]]) > torch.index_select(x, dim=1, indices) tensor([[ 0.1427, -0.5414], [-0.4664, -0.1228], [-1.1734, 0.7230]])
where()
用于将两个broadcastable的tensor组合成新的tensor,类似于c++中的三元操作符“"htmlcode">
> x = torch.randn(3, 2) > y = torch.ones(3, 2) > torch.where(x > 0, x, y) tensor([[1.4013, 1.0000], [1.0000, 0.9267], [1.0000, 0.4302]]) > x tensor([[ 1.4013, -0.9960], [-0.3715, 0.9267], [-0.7163, 0.4302]])
指定条件返回01-tensor
> x = torch.arange(5) > x tensor([0, 1, 2, 3, 4]) > torch.gt(x,1) # 大于 tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8) > x>1 # 大于 tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8) > torch.ne(x,1) # 不等于 tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8) > x!=1 # 不等于 tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8) > torch.lt(x,3) # 小于 tensor([1, 1, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8) > x<3 # 小于 tensor([1, 1, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8) > torch.eq(x,3) # 等于 tensor([0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8) > x==3 # 等于 tensor([0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8)
返回索引
> x = torch.arange(5) > x # 1维 tensor([0, 1, 2, 3, 4]) > torch.nonzero(x) tensor([[1], [2], [3], [4]]) > x = torch.Tensor([[0.6, 0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.4, 0.0, 0.0],[0.0, 0.0, 1.2, 0.0],[0.0, 0.0, 0.0,-0.4]]) > x # 2维 tensor([[ 0.6000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [ 0.0000, 0.4000, 0.0000, 0.0000], [ 0.0000, 0.0000, 1.2000, 0.0000], [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, -0.4000]]) > torch.nonzero(x) tensor([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]])
借助nonzero()我们可以返回符合某一条件的index(https://stackoverflow.com/questions/47863001/how-pytorch-tensor-get-the-index-of-specific-value)
> x=torch.arange(12).view(3,4) > x tensor([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) > (x>4).nonzero() tensor([[1, 1], [1, 2], [1, 3], [2, 0], [2, 1], [2, 2], [2, 3]])
以上这篇在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]