用nditer替换pytorch张量的numpy数组
提问于 2019-12-14 05:57:26
我正在寻找类似的功能，为pytorch张量作为nditer的numpy数组，请参阅此链接与一个小例子。https://discuss.pytorch.org/t/replacement-of-np-nditer-for-torch/64024?u=songqsh
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-12-14 13:42:20
我同意这样的观点，即逐个元素迭代是与数组或张量交互的一个好主意。nditer有很多功能，这里只是一个遍历张量中所有元素的迭代，它返回元素的坐标和元素本身：
def deep_iter(data, ix=tuple()):
try:
for i, element in enumerate(data):
yield from deep_iter(element, ix + (i,))
except:
yield ix, data例如，在pytorch论坛上，它可以使用如下所示：
new_values = {}
for i, value in deep_iter(a):
if all(map(lambda x: 0 < x < (a.shape[1] - 1), i)):
new_values[i] = calc_average(i, a) #write func to calc average
for i, new_value in new_values.items():
a[i] = new_value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/59332694
复制
![[Microsoft Teams]使用连接器接收Azure Devops的通知](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-3964600/ez13wrm13v.png)
腾讯云开发者
