Pytorch mask_select 函数的用法详解
非常简单的函数，但是官网的介绍令人（令我）迷惑，所以稍加解释。
mask_select会将满足mask（掩码、遮罩等等，随便翻译）的指示，将满足条件的点选出来。
根据掩码张量mask中的二元值，取输入张量中的指定项(mask为一个ByteTensor)，将取值返回到一个新的1D张量，
张量mask须跟input张量有相同数量的元素数目，但形状或维度不需要相同
x=torch.randn(3,4)
x
1.20452.40840.40011.1372
0.55961.56770.6219-0.7954
1.3635-1.2313-0.5414-1.8478
[torch.FloatTensorofsize3x4]
mask=x.ge(0.5)
mask
1101
1110
1000
[torch.ByteTensorofsize3x4]
torch.masked_select(x,mask)
1.2045
2.4084
1.1372
0.5596
1.5677
0.6219
1.3635
[torch.FloatTensorofsize7]
以上这篇Pytorchmask_select函数的用法详解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毛票票。
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。