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问PyTorch:计算接近参考张量值(+/- a容限)的张量值的数目
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Stack Overflow用户

提问于 2022-02-20 05:59:01

回答 1查看 324关注 0票数 1

我有两个任意形状的张量，有几个维。

target_tensor
predicted_tensor

我想要计算predicted_tensor中接近目标张量值的值的数目。

对于for循环，应该是这样的：

targets = torch.flatten(target_tensor)
predicted = torch.flatten(predicted_tensor)

correct_values = 0
tolerance = 0.1

for i, prediction in enumerate(predicted):
    target = targets[i]
    if (target - tolerance < prediction < target + tolerance):
        correct_values =+ 1

然而，对于性能来说，for循环并不是一个好主意。

我在找一个矢量化的解。我试过：

torch.sum(target - tolerance < prediction < target + tolerance)

但我得到了：

RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

在朱莉娅，它只是添加一个点，以精确地说，它是元素。

对于如何用一个简短的矢量化解决方案来实现PyTorch，有什么想法吗？

谢谢

pytorch

tensor

python

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2022-02-20 06:11:58

我想你是在找torch.isclose

correct_values = torch.isclose(prediction, target, atol=tolerance, rtol=0).sum()

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/71195131

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