今天就跟大家聊聊有關(guān)如何在Pytorch中使用mask_select 函數(shù)，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

站在用戶的角度思考問(wèn)題，與客戶深入溝通，找到高邑網(wǎng)站設(shè)計(jì)與高邑網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶體驗(yàn)好的作品，建站類(lèi)型包括：成都網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名與空間、虛擬主機(jī)、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋高邑地區(qū)。

非常簡(jiǎn)單的函數(shù)，但是官網(wǎng)的介紹令人（令我）迷惑，所以稍加解釋。

mask_select會(huì)將滿足mask（掩碼、遮罩等等，隨便翻譯）的指示，將滿足條件的點(diǎn)選出來(lái)。

根據(jù)掩碼張量mask中的二元值，取輸入張量中的指定項(xiàng)( mask為一個(gè) ByteTensor)，將取值返回到一個(gè)新的1D張量，

張量 mask須跟input張量有相同數(shù)量的元素?cái)?shù)目，但形狀或維度不需要相同

x = torch.randn(3, 4)
x
1.2045 2.4084 0.4001 1.1372
0.5596 1.5677 0.6219 -0.7954
1.3635 -1.2313 -0.5414 -1.8478
[torch.FloatTensor of size 3x4]
mask = x.ge(0.5)
mask
1 1 0 1
1 1 1 0
1 0 0 0
[torch.ByteTensor of size 3x4]
torch.masked_select(x, mask)
1.2045
2.4084
1.1372
0.5596
1.5677
0.6219
1.3635
[torch.FloatTensor of size 7]

看完上述內(nèi)容，你們對(duì)如何在Pytorch中使用mask_select 函數(shù)有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

文章名稱(chēng)：如何在Pytorch中使用mask_select函數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題URL：http://biofuelwatch.net/article/ghcps.html