如何在PyTorch中将连续整数值合并为间隔？

在PyTorch中，可以使用torch.unique()函数将连续整数值合并为间隔。该函数能够返回输入张量的所有唯一值，并将其排序。如果输入张量包含连续的整数序列，可以通过设置参数return_inverse为True来获得间隔值。下面是一个示例代码：

import torch

# 创建一个包含连续整数值的张量
input_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 15, 16])

# 使用torch.unique()函数将连续整数值合并为间隔
output_tensor, inverse_indices = torch.unique(input_tensor, return_inverse=True)

# 打印输出结果
print("Unique values: ", output_tensor)
print("Inverse indices: ", inverse_indices)

输出结果如下：

Unique values:  tensor([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8, 10, 11, 12, 15, 16])
Inverse indices:  tensor([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

在输出结果中，Unique values表示输入张量的所有唯一值，inverse_indices表示输入张量中每个元素对应的间隔值。

在PyTorch中，常用的操作和方法都有详细的官方文档说明，你可以在腾讯云的PyTorch产品文档中找到更多相关信息和示例代码。链接地址：https://cloud.tencent.com/document/product/1103