如何从 Pytorch 张量中去掉每一列都填满零？答案

【问题标题】：How to get rid of every column that are filled with zero from a Pytorch tensor?如何从 Pytorch 张量中去掉每一列都填满零？
【发布时间】：2020-03-23 08:46:11
【问题描述】：

我有一个 pytorch 张量 A，如下所示：

A = 
tensor([[  4,   3,   3,  ...,   0,   0,   0],
        [ 13,   4,  13,  ...,   0,   0,   0],
        [707, 707,   4,  ...,   0,   0,   0],
        ...,
        [  7,   7,   7,  ...,   0,   0,   0],
        [  0,   0,   0,  ...,   0,   0,   0],
        [195, 195, 195,  ...,   0,   0,   0]], dtype=torch.int32)

我想：

识别所有条目都等于 0 的所有列
只删除所有条目都等于 0 的列

我可以想象这样做：

zero_list = []
for j in range(A.size()[1]):
    if torch.sum(A[:,j]) == 0:
         zero_list = zero_list.append(j)

识别元素只有 0 的列但我不确定如何从原始张量中删除这些填充为 0 的列。

如何根据索引号从 pytorch 张量中删除零列？

谢谢，

【问题讨论】：

标签： python pytorch tensor torchtext

【解决方案1】：

索引要保留的列而不是要删除的列更有意义。

valid_cols = []
for col_idx in range(A.size(1)):
    if not torch.all(A[:, col_idx] == 0):
        valid_cols.append(col_idx)
A = A[:, valid_cols]

或者更神秘一点

valid_cols = [col_idx for col_idx, col in enumerate(torch.split(A, 1, dim=1)) if not torch.all(col == 0)]
A = A[:, valid_cols]

【讨论】：

【解决方案2】：

识别所有条目都等于0的所有列

non_empty_mask = A.abs().sum(dim=0).bool()

这对每列的绝对值求和，然后将结果转换为布尔值，即如果总和为零，则为 False，否则为 True。

仅删除所有条目都等于 0 的列

A[:,non_empty_mask]

这只是将掩码应用于原始张量，即它保留non_empty_mask 为True 的行。

【讨论】：