基于torch.where和布尔索引的速度比较
我就废话不多说了，直接上代码吧！
importtorch
importtime
x=torch.Tensor([[1,2,3],[5,5,5],[7,8,9],[5,5,5],[1,2,3,],[1,2,4]])
'''
使用pytorch实现对于任意shape的torch.tensor,如果其中的element不等于5则为0，等于5则保留原数值
实现该功能的两种方式，并比较两种实现方式的速度
'''
#x[x!=5]=1
deft2(x):
x[x!=5]=0
returnx
deft(x):
zeros=torch.zeros(x.shape)
#ones=torch.ones(x.shape)
x=torch.where(x!=5,zeros,x)
returnx
t2_start=time.time()
t2=t2(x)
t2_end=time.time()
t_start=time.time()
t=t(x)
t_end=time.time()
print(t2,t)
print(torch.sum(t-t2))
print('usingx[x!=5]=0time:',t2_end-t2_start)
print('usingtorch.wheretime:',t_end-t_start)
'''
tensor([[0.,0.,0.],
[5.,5.,5.],
[0.,0.,0.],
[5.,5.,5.],
[0.,0.,0.],
[0.,0.,0.]])tensor([[0.,0.,0.],
[5.,5.,5.],
[0.,0.,0.],
[5.,5.,5.],
[0.,0.,0.],
[0.,0.,0.]])
tensor(0.)
usingx[x!=5]=0time:0.0010008811950683594
usingtorch.wheretime:0.0
看来大神说的没错，果然是使用torch.where速度更快
a[a!=5]=0这种写法，速度比torch.where慢了超级多
'''
以上这篇基于torch.where和布尔索引的速度比较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。
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