我有两个不相等大小的逻辑数组(让我们称大一个b和小一个c)和一个在其中有数字的逻辑数组(数组a)。较大的逻辑数组的大小与数字数组的大小相同,而较小的逻辑数组的大小等于大数组中所有真理之和。只有当b_i为jth真理且c_j为真时,我才希望更改索引i处的元素。
很抱歉有一个混乱的解释,但希望它在代码中会更清楚。
换句话说,我们只会检查c,如果b是真,而我们检查c的索引给出的是b中的真理。
我可以创建一个大小为c的tmp变量,然后将c应用于它,但这会使我的代码变得非常混乱,这是我希望避免的。
import numpy as np
a = np.arange(6)
b = [True, False,
for c in range(self.n_class):
target[c][label == c] = 1
self.n_class今年32岁。目标是32 x 1024 x 2048张量。
我知道targetc选择1x1024x2048中的每一个。但我不明白label == c。
因为根据经验法则,整数应该放在平方[]中。
有没有人能解释一下第二个正方形是做什么的,以及它是如何解释的?
因此,假设我有一个k-dim张量和一个1-dim掩码,它在pytorch中用于可变长度序列,并且我想返回一个张量,它表示掩码中直到第一个false值的元素。下面是一个示例: import torch
a = torch.tensor([[1,2],[3,4],[5,6],[0,0],[0,0],[0,0]])
b = torch.tensor([True,True,True,False,False,False])
# magic goes here, result of c should be:
print(c)
>>> [[1,2],[3,4],[5,6]] 在本例
我的目标是提取pytorch张量的维度,其索引不在给定的列表中。我想使用广播来做如下所示: Sim = torch.rand((5, 5))
samples_idx = [0] # the index of dim that I don't want to extract
a = torch.arange(Sim.size(0)) not in samples_idx
result = Sim[a] 我假设a是一个维度为5的True/Flase张量,但我得到了错误的RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one va
我的数据框如下所示,我的目的是在学生的名字上pandas.groupby,并找出他们在“英语”和“印地语”之间做了什么活动。 data ={'StudentId':['AAdams','AAdams','AAdams','AAdams','AAdams','AAdams',
'BBrooks','BBrooks','BBrooks','BBrooks','BBrooks'
在学习熊猫遵循“熊猫为每个人”,遇到这样一个例子
#+BEGIN_SRC python :results output :session
print(scientists)
#+END_SRC
#+RESULTS:
Name Born Died Age Occupation
0 Rosaline Franklin 1920-07-25 1958-04-16 37 Chemist
1 Wi