PyTorch使用布尔掩码提取张量元素(保留维度)

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练深度神经网络模型。在PyTorch中，可以使用布尔掩码来提取张量元素并保留维度。

布尔掩码是一个与原始张量具有相同形状的布尔值张量，其中的元素值为True或False。通过将布尔掩码与原始张量相乘，可以实现对张量元素的提取。

以下是使用布尔掩码提取张量元素的步骤：

创建一个布尔掩码张量，其形状与原始张量相同，并设置相应的元素为True或False。布尔掩码中的True表示要保留的元素，False表示要丢弃的元素。
将布尔掩码张量与原始张量相乘。这将导致保留布尔掩码中为True的元素，并将其他元素设置为0。
可以选择使用torch.nonzero()函数获取保留元素的索引，以进一步处理或分析。

使用布尔掩码提取张量元素的优势在于可以快速、灵活地选择要保留或丢弃的元素，而无需修改原始张量的形状。

应用场景：

数据预处理：在机器学习任务中，可以使用布尔掩码来过滤和选择特定的数据样本或特征。
特征选择：在特征工程中，可以使用布尔掩码来选择最相关的特征，以提高模型的性能和效果。
数据可视化：可以使用布尔掩码来选择要在图表或可视化中显示的数据点。

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与其他常见的 PyTorch 操作相反，torch.nonzero 返回的张量的大小不是预先确定的，因此需要同步。 CPU提前不知道输入张量中有多少个非零元素。...这里的 PyTorch 文档不太友好，但根据我们之前的经验，我们可以假设，由于我们使用了大小不确定的张量，我们再次遭受主机设备同步事件的困扰。...和以前一样，应用布尔掩码会导致大小不确定的张量，并且它触发的 cudaMempyAsync 大大掩盖了排除“忽略”像素所节省的任何费用。...优化 #3：注意布尔掩码操作在我们的例子中，解决这个问题相当简单，因为 PyTorch CrossEntropyLoss 有一个用于设置ignore_index的内置选项。...例如，在布尔掩码的情况下，如果我们的掩码非常稀疏并且原始张量非常大，那么应用掩码所节省的计算量可能会超过主机设备同步的成本。重要的是，应根据具体情况评估每次优化的影响。

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其关键组件包括掩码注意力，通过限制在预测掩码区域内的交叉注意力来提取局部特征。除了将研究工作量至少减少三倍外，它在四个流行数据集上的表现明显优于最佳专门架构。...如果保留默认设置，将返回以下像素掩码： 1 表示真实像素（即未掩码）， 0 表示填充像素（即masked）。...threshold (float, 可选, 默认为 0.5) — 保留预测实例掩码的概率分数阈值。...threshold (float, 可选, 默认为 0.5) — 保留预测实例掩码的概率分数阈值。...threshold (float, 可选, 默认为 0.5) — 保留预测实例掩码的概率分数阈值。

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CLAP 模型使用 SWINTransformer 从对数 Mel 频谱图输入中获取音频特征，并使用 RoBERTa 模型获取文本特征。然后，文本和音频特征被投影到具有相同维度的潜在空间中。...这个类使用自定义的 numpy 实现短时傅里叶变换（STFT）从原始语音中提取 mel 滤波器组特征，这应该与 pytorch 的torch.stft等效。...使用默认值实例化特征提取器将产生类似于facebook/encodec_24khz架构的配置。...使用提示此模型的 PyTorch 版本仅在 torch 1.9 及更高版本中可用。...掩码值在[0, 1]中选择： 1 表示头部未被掩码， 0 表示头部被掩码。 output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。

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1.张量 ---- 张量的概念在深度学习领域里，是可以使用GPU进行运算的多维数组。...2.张量的数据类型 ---- 张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、 16位、32位和64位。...在Pytorch中，张量的很多运算既可以通过它自身的方法，也可以作为Pytorch中的一个低级函数来实现。...() ---- 所谓降维，就是消去元素个数为 1 的维度。...7.1 张量的复制 ---- 使用 Tensor.clone() 复制一段内存上的数据到另一段内存上，这两个张量相互独立。

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result[0] # 查看第一个张量如果希望在某个维度上全部按照长度为1进行分割，使用tf.unstack，切割长度固定为1。...tf.equal(a,b)和tf.math.equal(a,b)比较两个张量是否相等，返回的是布尔型张量 out = tf.random.normal([100,10]) out = tf.nn.softmax...上面问题的解决 tf.gather_nd(x, [[1,1], [2,2], [3,3]]) tf.boolean_mask 通过掩码的方式来获取数据采样；掩码的长度必须和对应维度的长度一致 x = tf.random.uniform...(x,mask) # 通过掩码的方式获取数据 # 方式2 indices=tf.where(mask) # 提取所有大于 0 的元素索引 tf.gather_nd(x,indices) # 拿到索引后...，提取正数的元素值 scatter_nd 通过tf.scatter_nd(indices, updates,shape)实现刷新张量的部分数据。

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