使用pytorch 筛选出一定范围的值

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

import torch
input_tensor = torch.tensor([1,2,3,4,5])
print(input_tensor>3)
mask = (input_tensor>3).nonzero()
print(mask)
print(input_tensor.index_select(0,mask))
tensor([0, 0, 0, 1, 1], dtype=torch.uint8)
tensor([3, 4])
tensor([4, 5])

补充知识:pytorch tensor筛选满足条件的行或列(使用与或)

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

import torch

x = torch.linspace(1, 8, steps=8).view(4, 2)
print(x)

area1=(x[:,0]>5.5)&(x[:,1]>5.5)

c=x[:,0]*x[:,1]
area2=c>25

area=area1|area2
print(x[area])

if 0:
# index=torch.max(area,1)[0]
b=x[area]
# b= x[torch.where((x[:,0]>0) & (x[:,0]<6))]
# print(b)

以上这篇使用pytorch 筛选出一定范围的值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我们。

(0)

相关推荐

  • pytorch 获取tensor维度信息示例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! >>> import torch >>> from torch.autograd import Variable >>> from torch import IntTensor >>> var = Variable(IntTensor([[1,0],[0,1]])) >>> var Variable containing: 1 0 0 1 [torch.IntTensor of si

  • 在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子

    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,

  • 详解PyTorch中Tensor的高阶操作

    条件选取:torch.where(condition, x, y) → Tensor 返回从 x 或 y 中选择元素的张量,取决于 condition 操作定义: 举个例子: >>> import torch >>> c = randn(2, 3) >>> c tensor([[ 0.0309, -1.5993, 0.1986], [-0.0699, -2.7813, -1.1828]]) >>> a = torch.ones(2,

  • pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解

    tensor.expend()函数 >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>> print(a.size()) torch.Size([3, 1]) >>> a.expand(3,2) tensor([[2, 2], [3, 3], [4, 4]]) >>> a tensor([[2], [3], [4]]) 可以看出expand()函数括号里面为变形

  • 使用pytorch 筛选出一定范围的值

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import torch input_tensor = torch.tensor([1,2,3,4,5]) print(input_tensor>3) mask = (input_tensor>3).nonzero() print(mask) print(input_tensor.index_select(0,mask)) tensor([0, 0, 0, 1, 1], dtype=torch.uint8) tensor([3, 4]) tensor(

  • 使用pandas实现筛选出指定列值所对应的行

    在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能: select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法: 布尔索引 位置索引 标签索引 使用API 假设数据如下: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(), 'B': 'one one

  • Python Dict找出value大于某值或key大于某值的所有项方式

    对于一个Dict: test_dict = {1:5, 2:4, 3:3, 4:2, 5:1} 想要求key值大于等于3的所有项: print({k:v for k, v in test_dict.items() if k>=3}) 得到 {3: 3, 4: 2, 5: 1} 想要求value值大于等于3的所有项: print({k:v for k, v in test_dict.items() if v>=3}) {1: 5, 2: 4, 3: 3} 如果想要求k或者v某一个就取一个即可:

  • SQL实现筛选出连续3天登录用户与窗口函数的示例代码

    目录 还原试题 SQL窗口函数 一.窗口函数有什么用 二.什么是窗口函数 三.如何使用 1.专用窗口函数rank 2.其他专业窗口函数 3.聚合函数作为窗口函数 4.注意事项 四.总结 1.窗口函数语法 2.窗口函数有以下功能: 3.注意事项 解题思路 代码实现 其他解法与延展 还原试题 首先新建一张表来还原一下试题: CREATE TABLE last_3_day_test_table ( user_id varchar(300), login_date date ); INSERT INTO

  • C语言实现找出二叉树中某个值的所有路径的方法

    本文实例讲述了C语言实现找出二叉树中某个值的所有路径的方法,是非常常用的一个实用算法技巧.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下: #include <iostream> #include <vector> #include <iterator> #include <algorithm> using namespace std; vector<int> result; struct Node { Node(int i = 0, Node *pl

  • 获取layer.open弹出层的返回值方法

    正在开发的车联网项目用到了layer API.当我在开发"新建电子围栏"的时候需要弹出地图,用户在地图中画一个区域,最后将这个弹出层的数据返回给原页面.下面是我的实现过:程: 触发弹出层的代码: layer.open({ type: 2, title: "设置围栏", shadeClose: true, shade: 0.4, area: ['90%', '90%'], content: "/ElectronicFence/Map?id=" +

  • Android弹出DatePickerDialog并获取值的方法

    本文实例为大家分享了Android弹出DatePickerDialog并获取值的具体代码,供大家参考,具体内容如下 目标效果: 主界面有一个TextView,点击弹出日期选择器对话框,默认显示当前日期,选择后点击确定可以在TextView中显示选择的值. 1.activity_main.xml页面定义TextView. activity_main.xml页面: <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res

  • Pytorch卷积层手动初始化权值的实例

    由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值,但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法),自己参考了下Pytorch的官方文档,发现有两种方法吧. 所以mark下. import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np # 第一一个卷积层,我们可以看到它的权值是随机初始化的 w=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding

  • python筛选出两个文件中重复行的方法

    本文实例为大家分享了python脚本筛选出两个文件中重复的行数,供大家参考,具体内容如下 ''' 查找A文件中,与B文件中内容不重复的内容 ''' #!usr/bin/python import sys import os ''' 字符串查找函数,使用二分查找法在列表中进行查询 ''' def binarySearch(value, lines): right = len(lines) - 1 left = 0 a = value.strip() while left <= right: mid

  • 浅谈pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据方法

    今天记录一下pandas筛选出一个表中满足另一个表中所有条件的数据.例如: list1 结构:名字,ID,颜色,数量,类型. list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']] list2结构:名字,类型,颜色. list2 = [['a','03',255],['a','06',481]] 如何在list1中找出所有与list2中匹配的元素?要得到下面的结果:lis

随机推荐