Python PyTorch masked_select用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.masked_select 的用法。

用法:

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

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• mask(BoolTensor) -包含要索引的二进制掩码的张量

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

返回一个新的一维张量，它根据布尔掩码 mask 索引 input 张量，这是一个 BoolTensor 。

mask 张量和input 张量的形状不需要匹配，但它们必须是可广播的。

注意

返回的张量不使用与原始张量相同的存储

例子：

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> x
tensor([[ 0.3552, -2.3825, -0.8297,  0.3477],
        [-1.2035,  1.2252,  0.5002,  0.6248],
        [ 0.1307, -2.0608,  0.1244,  2.0139]])
>>> mask = x.ge(0.5)
>>> mask
tensor([[False, False, False, False],
        [False, True, True, True],
        [False, False, False, True]])
>>> torch.masked_select(x, mask)
tensor([ 1.2252,  0.5002,  0.6248,  2.0139])