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【Pytorch】将矩阵中的元素按照区间重新赋值


目录

  • ​​简介​​
  • ​​场景描述​​
  • ​​解决方法​​
  • ​​结语​​

【Pytorch】将矩阵中的元素按照区间重新赋值_pytorch

简介

Hello!
非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~
 
ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称:海轰
标签:程序猿|C++选手|学生
简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,获得过国家奖学金,有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研
学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!
 
唯有努力💪
 
本文仅记录自己感兴趣的内容

场景描述

已有一个矩阵(二维),其中元素随机分布

需求:将此矩阵中的元素重新赋值

  • 元素大于1.0:赋值1
  • 元素小于-1.0 : 赋值-1
  • 元素介于-1.0 - 1.0之间:赋值0

解决方法

最开始想的是利用​​torch.where​

sim_s = torch.randn((4, 10))
print(sim_s)

a = torch.full((sim_s.shape[0], sim_s.shape[1]), 1)
b = torch.full((sim_s.shape[0], sim_s.shape[1]), -1)
c = torch.full((sim_s.shape[0], sim_s.shape[1]), 0)
sim_s = torch.where(torch.ge(sim_s, 1), a, sim_s)
sim_s = torch.where(torch.le(sim_s, -1), b, sim_s)
sim_s = torch.where(torch.gt(sim_s, -1) & torch.lt(sim_s, 1), c, sim_s)
print(sim_s)

但是这样太费时间、空间了

然后修改了一下:

sim_s = torch.randn((4, 10))
print(sim_s)

sim_s[sim_s >= 1] = 1
sim_s[sim_s <= -1] = -1
sim_s[(sim_s < 1) & (sim_s > -1)] = 0
print(sim_s)

【Pytorch】将矩阵中的元素按照区间重新赋值_解决方法_02

结语

文章仅作为个人学习笔记记录,记录从0到1的一个过程

希望对您有一点点帮助,如有错误欢迎小伙伴指正

【Pytorch】将矩阵中的元素按照区间重新赋值_解决方法_03


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