這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)如何解決torch.masked_select問題，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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簡介：

在學(xué)習(xí)pytorch的官方文檔時，發(fā)現(xiàn)掩碼的程序貼錯了，自己寫了一個，大家可以參考。

torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor

根據(jù)掩碼張量mask中的二元值，取輸入張量中的指定項( mask為一個 ByteTensor)，將取值返回到一個新的1D張量，

張量 mask須跟input張量有相同數(shù)量的元素數(shù)目，但形狀或維度不需要相同。

注意： 返回的張量不與原始張量共享內(nèi)存空間。

參數(shù):

• input (Tensor) – 輸入張量

• mask (ByteTensor) – 掩碼張量，包含了二元索引值

• out (Tensor, optional) – 目標(biāo)張量

• 實驗現(xiàn)象

• x = torch.randn(3,4)

• 

• mask = torch.ByteTensor(x > 0)

• 
  torch.masked_select(x,mask)

• 

上述就是小編為大家分享的如何解決torch.masked_select問題了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

本文題目：如何解決torch.masked_select問題
網(wǎng)站網(wǎng)址：http://m.newbst.com/article22/pohjcc.html

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