我得到了一个形状为(M, N)的张量A，还有另一个张量B，形状为(M, P)，在A的相应行中具有给定索引值。现在，我想将B中具有相应索引的A的值设置为0。torch.tensor([[1,2], [2,3], [3,5]])Out[2]: [2, 3],
[3, 5]]) 目标是
浏览 16提问于2021-08-22得票数 1
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给定任何PyTorch 2D张量，对于每一行和小于给定值的行，最有效的计算方法是什么？0.0278, 0.1950], [0.3267, 0.0902, 0.4578, 0.1253]])tensor([[1], #as 0.6607+0.1950 >
浏览 5提问于2022-07-18得票数 -1
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我正在PyTorch上工作，目前我遇到了一个问题，我不知道如何用火炬/numpy的方式来解决这个问题。例如，假设我有三个PyTorch张量import numpy as np
indices = torch.from_numpy(np.array([[2, 1, 3, 0]给定提取的索引，我希望将tensor中的相应元素设置为指示的const (例如1e-30)。我在使
浏览 2提问于2019-10-10得票数 1
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我有一个PyTorch张量a，形状如下：a = torch.tensor([[[1., 0., 0., 0.]],
[[0., 1., 0., 0.]],张量a的每一行都有4个元素，1和0，假设I相应地索引这个张量的行和列。例如，行0(最上面的行)中的条目是[[1., 0., 0., 0.]]，而第3列(最右边的列)中<
浏览 1提问于2020-08-09得票数 1
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我正在尝试基于相应的索引张量连接多个张量。作为一个玩具示例，我有一个具有相应索引向量B = [0,1]的张量A = [[0,1,2],[2,3,4]]和另一个具有相应索引向量D = [0,1,2]的张量C = [[5,6,7],[8,9,10]我寻求返回一个张量，使具有相同索引的值组合在一起的E = [[0,1,2],[5,6,
浏览 17提问于2019-05-14得票数 1
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对于这种情况，我使用嵌套的for循环，但我想知道是否有更快的方法使用Pytorch中的一些高级索引来实现这一点。，用于索引t中的值。例如，基于这些索引，我的输出将是一个6x4维张量(6是indexes中元组的总数，4对应于元组中的一个值)#counting the number of
浏览 18提问于2020-02-13得票数 1
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给定pytorch中的一个布尔张量，我希望在每一行的每个True值之后都有一个N值的“锁定周期”。更具体地说，在下面的示例中，在任何给定行上从左到右移动，我希望确保在每个True之后，以下N值都为False。我不能假设输入张量将是稀疏的或具有任何零星分布。
浏览 1提问于2021-08-05得票数 0
对于给定的2D张量，我想检索值为1的所有索引。我希望能够简单地使用torch.nonzero(a == 1).squeeze()，这将返回tensor([1, 3, 2])。然而，相反，torch.nonzero(a == 1)返回一个2D张量(没关系)，每行有两个值(这不是我所期望的)。然后，返回的索引应该用于对三维张量的第二维(索引1)进行索引，并再次返回2D张量</e
浏览 7提问于2019-09-27得票数 1
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我正在通过博客(用我的母语-越南语)学习有关张量存储的知识，在对示例进行实验后，我发现了一些难以理解的东西。给定3个张量x、zzz和x_t，如下所示： import torch
[4, 1, 7]])# Transpose of the tensor x
x_t = x.t() 当我将每个张量的存储<
浏览 31提问于2021-04-28得票数 1
PyTorch: Dynamic Programming as Tensor Operation的后续问题。 下面的代码可以写成张量运算而不是循环吗？print(a)# [ 9, 10, 11, 12],
# [21, 22, 23, 24]]) 基本上就是将前一行的最大值加到下一行的所有元素上有趣的是，您不能预先计算每一行<e
浏览 31提问于2021-04-02得票数 1
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我使用的是2017/18年度编写的代码库，我发现了以下代码：audio_norm = torch.autograd.Variable(audio_norm, requires_grad=False)
我知道，Variable中的包装张量以前允许将它们的梯度合并到火炬以前版本的计算图中(现在不再需要)，但我不知道在torch.autograd.Variable(my_tensor, re
浏览 7提问于2022-05-04得票数 1
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我想对PyTorch中的张量进行最小最大归一化.
我想使用一些new_min和new_max 在张量上执行最小最大归一化，而不迭代张量的所有元素。[-0.2934, -1.2526, -0.3265, 1.1933],有什么方法可以使两个值new_min, new_max之间给定<em
浏览 7提问于2021-08-15得票数 1
我有Pytorch 2d张量，它具有正态分布。是否有一种快速的方法使用Python来取消这个张量的10%的最大值？我认为这里有两种可能的方法：但这些看起来都不够快。那么，将张量的X最大值设置<
浏览 3提问于2021-12-17得票数 2
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[-2,4,-1], [1, 6, -1], [6, 2, -1],当循环是一个numpy数组时，它是很好的。但是我想使用pytorch张量，那么枚举的替代方法是什么，或者我如何在第二行遍历上面的张量？
浏览 1提问于2020-07-08得票数 2
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我希望找到k在h的每一行中的最大元素，并将零值设置为这些最大元素。我可以使用top_k函数来选择每行最高值的索引，如下所示：但是我不能使用top_k返回的索引来更新张量。
我怎么能这么做？提前谢谢..。
浏览 4提问于2016-06-02得票数 10
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在我发现的一行我看到的这个Variable是什么？当我使用IDE查找定义时，它会说“没有找到变量的定义”，这让我怀疑它是python中的一个标准函数。我显然不能为python搜索“变量”，因为我会得到关于python中变量的无数定义。有人见过这样的</
浏览 1提问于2020-08-03得票数 0
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亲爱的社区，我对PyTorch中的张量索引有一个挑战。问题很简单。给定一个张量，创建一个索引张量来索引每列的最大值。x = T.tensor([[0, 3, 0, 5, 9, 8, 2, 0], 考虑到这个张量，我想构建一个布尔掩码，用于索引每个colum的最大值。具体来说，我不需要它的</
浏览 1提问于2022-06-15得票数 0
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我正在寻找一种方法来重塑一个张量在坦索弗洛。我有一个张量，包含行序列。我想重塑张量，使给定序列的所有行都在一个行上，在重塑的张量中。
困难在于序列的长度是可变的。在下面的示例中，我知道序列最多为3行。第一序列是2行，第二序列是3行，第三序列是1行。一种方法是在正确的位置在初始张量</e
浏览 0提问于2018-03-21得票数 1
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在PyTorch中，我们可以像这样比较张量中的元素：b = torch.tensor([[3,4当我们尝试添加一个条件时，代码片段失败了：预期输出为因此，对于a中的每个元素，将其第一个元素与b中相应项的第二个元素进行比较，并将该元素与b
浏览 11提问于2020-11-13得票数 0
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我很难根据给定的阈值过滤张量。我有一批包含两幅图像的图片： boxes2,300，4
我想过滤基于阈值的分数，比如说0.10，我如何过滤分数，然后过滤相应的框？
浏览 1提问于2019-12-10得票数 0
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