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
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]])
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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。