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我就废话不多说了,直接上代码吧!
import torch import time x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [5, 5, 5], [7, 8, 9],[5,5,5],[1,2,3,],[1,2,4]]) ''' 使用pytorch实现对于任意shape的torch.tensor,如果其中的element不等于5则为0,等于5则保留原数值 实现该功能的两种方式,并比较两种实现方式的速度 ''' # x[x!=5]=1 def t2(x): x[x!=5]=0 return x def t(x): zeros=torch.zeros(x.shape) # ones=torch.ones(x.shape) x=torch.where(x!=5,zeros,x) return x t2_start=time.time() t2=t2(x) t2_end=time.time() t_start=time.time() t=t(x) t_end=time.time() print(t2,t) print(torch.sum(t-t2)) print('using x[x!=5]=0 time:',t2_end-t2_start) print('using torch.where time:',t_end-t_start) ''' tensor([[0., 0., 0.], [5., 5., 5.], [0., 0., 0.], [5., 5., 5.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) tensor([[0., 0., 0.], [5., 5., 5.], [0., 0., 0.], [5., 5., 5.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) tensor(0.) using x[x!=5]=0 time: 0.0010008811950683594 using torch.where time: 0.0 看来大神说的没错,果然是使用torch.where速度更快 a[a!=5]=0 这种写法,速度比 torch.where 慢了超级多 '''
以上这篇基于torch.where和布尔索引的速度比较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。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
更新日志
2025年05月22日
2025年05月22日
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