有没有办法可以在不使用循环的情况下多次应用 torch.mode答案

【问题标题】：Is there a way torch.mode can be applied multiple times without using a loop有没有办法可以在不使用循环的情况下多次应用 torch.mode
【发布时间】：2021-01-08 03:46:16
【问题描述】：

假设 arr1 的大小为 10，而 arr2 的大小为 5 x 5 。（arr2 包含 5 行要检查的目标索引）有没有一种方法可以在没有循环的情况下使用 5 个不同的索引来获取 arr1 的模式

我试过了，但它只适用于 arr2 是一维的并且它返回 arr2 中特定索引值的模式

modes =torch.mode(arr1[arr2]).values

【问题讨论】：

我试过你的它正在工作。无论如何，您可以添加一个示例和预期输出吗？
@DishinHGoyani 抱歉，它对你有什么作用，它对我的来说说“1 维张量的索引太多”
@DishinHGoyani 可以说 arr1 有 [2,4,5,5,5,7,6,6,4,5] 而 arr2 有 [[0,1,2,3,4] ,5,[6,7,8,9]] 输出应该是 [5,6]

标签： python numpy machine-learning pytorch knn

【解决方案1】：

我试过了

arr1 = torch.tensor([2,4,5,5,5,7,6,6,4,5])
arr2 = torch.tensor([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9]])

arr1.shape
torch.Size([10])
arr2.shape
torch.Size([2, 5])

torch.mode(arr1[arr2]).values
tensor([5, 6])

【讨论】：

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