如何检查不同张量pytorch中的张量值是不是?

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【中文标题】如何检查不同张量pytorch中的张量值是不是?【英文标题】:How to check whether tensor values in a different tensor pytorch?如何检查不同张量pytorch中的张量值是否? 【发布时间】:2021-05-08 04:58:40 【问题描述】:

我有 2 个大小不等的张量

a = torch.tensor([[1,2], [2,3],[3,4]])
b = torch.tensor([[4,5],[2,3]])

我想要一个布尔数组,其中每个值是否存在于另一个张量中而不进行迭代。像

a in b

结果应该是

[False, True, False]

因为只有 a[1] 的值在 b 中

【问题讨论】:

【参考方案1】:

我认为不使用至少某种类型的迭代是不可能的。我能管理的最简洁的方法是使用列表理解:

[True if i in b else False for i in a]

检查 b 中是否存在 a 中的元素并给出 [False, True, False]。也可以反过来得到b中的元素a [False, True]。

【讨论】:

【参考方案2】:

这应该可以工作

result = []
for i in a:
    try: # to avoid error for the case of empty tensors
        result.append(max(i.numpy()[1] == b.T.numpy()[1,i.numpy()[0] == b.T.numpy()[0,:]]))
    except:
        result.append(False)
result

【讨论】:

【参考方案3】:

如果您需要比较a 的第一个维度上的所有子张量,请使用in

>>> [i in b for i in a]
[False, True, False]

【讨论】:

以上是关于如何检查不同张量pytorch中的张量值是不是?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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