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在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子
脚本专栏 2025/11/23 佚名
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本文源码基于版本1.0，交互界面基于0.4.1

import torch

按照指定轴上的坐标进行过滤

index_select()

沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标

> x = torch.randn(3, 4) # 目标矩阵
> x
tensor([[ 0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009],
    [-0.4664, 0.2647, -0.1228, -1.1068],
    [-1.1734, -0.6571, 0.7230, -0.6004]])
> indices = torch.tensor([0, 2]) # 在轴上筛选坐标
> torch.index_select(x, dim=0, indices) # 指定筛选对象、轴、筛选坐标
tensor([[ 0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009],
    [-1.1734, -0.6571, 0.7230, -0.6004]])
> torch.index_select(x, dim=1, indices)
tensor([[ 0.1427, -0.5414],
    [-0.4664, -0.1228],
    [-1.1734, 0.7230]])

where()

用于将两个broadcastable的tensor组合成新的tensor，类似于c++中的三元操作符“"htmlcode"> 

> x = torch.randn(3, 2)
> y = torch.ones(3, 2)
> torch.where(x > 0, x, y)
tensor([[1.4013, 1.0000],
    [1.0000, 0.9267],
    [1.0000, 0.4302]])
> x
tensor([[ 1.4013, -0.9960],
    [-0.3715, 0.9267],
    [-0.7163, 0.4302]])

指定条件返回01-tensor

> x = torch.arange(5)  
> x
tensor([0, 1, 2, 3, 4])
> torch.gt(x,1) # 大于
tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
> x>1   # 大于
tensor([0, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
> torch.ne(x,1) # 不等于
tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
> x!=1  # 不等于
tensor([1, 0, 1, 1, 1], dtype=torch.uint8)
> torch.lt(x,3) # 小于
tensor([1, 1, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8)
> x<3   # 小于
tensor([1, 1, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8)
> torch.eq(x,3) # 等于
tensor([0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8)
> x==3  # 等于
tensor([0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8)

返回索引

> x = torch.arange(5)
> x  # 1维
tensor([0, 1, 2, 3, 4])
> torch.nonzero(x)
tensor([[1],
    [2],
    [3],
    [4]])
> x = torch.Tensor([[0.6, 0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.4, 0.0, 0.0],[0.0, 0.0, 1.2, 0.0],[0.0, 0.0, 0.0,-0.4]])
> x  # 2维
tensor([[ 0.6000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
    [ 0.0000, 0.4000, 0.0000, 0.0000],
    [ 0.0000, 0.0000, 1.2000, 0.0000],
    [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, -0.4000]])
> torch.nonzero(x)
tensor([[0, 0],
    [1, 1],
    [2, 2],
    [3, 3]])

借助nonzero()我们可以返回符合某一条件的index（https://stackoverflow.com/questions/47863001/how-pytorch-tensor-get-the-index-of-specific-value）

> x=torch.arange(12).view(3,4)
> x
tensor([[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7],
    [ 8, 9, 10, 11]])
> (x>4).nonzero()
tensor([[1, 1],
    [1, 2],
    [1, 3],
    [2, 0],
    [2, 1],
    [2, 2],
    [2, 3]])

以上这篇在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子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。

标签：
PyTorch,Tensor,查找,筛选
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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