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Python PyTorch triu用法及代码示例


本文简要介绍python语言中 torch.triu 的用法。

用法:

torch.triu(input, diagonal=0, *, out=None) → Tensor

参数

  • input(Tensor) -输入张量。

  • diagonal(int,可选的) -要考虑的对角线

关键字参数

out(Tensor,可选的) -输出张量。

返回矩阵(二维张量)或矩阵批次 input 的上三角部分,结果张量 out 的其他元素设置为 0。

矩阵的上三角部分定义为对角线上和之上的元素。

参数 diagonal 控制要考虑的对角线。如果 diagonal = 0,则保留主对角线之上和之上的所有元素。正值不包括主对角线上方的对角线,类似地,负值包括主对角线下方的对角线。主对角线是 的索引集 ,其中 是矩阵的维度。

例子:

>>> a = torch.randn(3, 3)
>>> a
tensor([[ 0.2309,  0.5207,  2.0049],
        [ 0.2072, -1.0680,  0.6602],
        [ 0.3480, -0.5211, -0.4573]])
>>> torch.triu(a)
tensor([[ 0.2309,  0.5207,  2.0049],
        [ 0.0000, -1.0680,  0.6602],
        [ 0.0000,  0.0000, -0.4573]])
>>> torch.triu(a, diagonal=1)
tensor([[ 0.0000,  0.5207,  2.0049],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.6602],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000]])
>>> torch.triu(a, diagonal=-1)
tensor([[ 0.2309,  0.5207,  2.0049],
        [ 0.2072, -1.0680,  0.6602],
        [ 0.0000, -0.5211, -0.4573]])

>>> b = torch.randn(4, 6)
>>> b
tensor([[ 0.5876, -0.0794, -1.8373,  0.6654,  0.2604,  1.5235],
        [-0.2447,  0.9556, -1.2919,  1.3378, -0.1768, -1.0857],
        [ 0.4333,  0.3146,  0.6576, -1.0432,  0.9348, -0.4410],
        [-0.9888,  1.0679, -1.3337, -1.6556,  0.4798,  0.2830]])
>>> torch.triu(b, diagonal=1)
tensor([[ 0.0000, -0.0794, -1.8373,  0.6654,  0.2604,  1.5235],
        [ 0.0000,  0.0000, -1.2919,  1.3378, -0.1768, -1.0857],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000, -1.0432,  0.9348, -0.4410],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.4798,  0.2830]])
>>> torch.triu(b, diagonal=-1)
tensor([[ 0.5876, -0.0794, -1.8373,  0.6654,  0.2604,  1.5235],
        [-0.2447,  0.9556, -1.2919,  1.3378, -0.1768, -1.0857],
        [ 0.0000,  0.3146,  0.6576, -1.0432,  0.9348, -0.4410],
        [ 0.0000,  0.0000, -1.3337, -1.6556,  0.4798,  0.2830]])

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.triu。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。