在 PyTorch 张量中的元素之间执行 Delta 函数答案

【问题标题】：Perform Delta Function between elements in PyTorch tensor在 PyTorch 张量中的元素之间执行 Delta 函数
【发布时间】：2020-12-16 11:00:48
【问题描述】：

我有一个一维 pyTorch 张量 (dtype: int32)，想知道是否有办法对这个张量中的元素执行 Dirac Delta 函数，即：

f = tensor[1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1]
f_after_dirac_delta = tensor[0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1]

提前感谢您的帮助！

编辑：正如@GirishDattatrayHegde 提到的，Dirac-Delta 一词具有误导性。正确的术语应该是 Kronecker-Delta。我很抱歉。

【问题讨论】：

你能解释一下你正在考虑的狄拉克三角函数吗？据我所知，狄拉克三角函数只是零脉冲
嗨@GirishDattatrayHegde，我打算将其用作比较函数：如果两个数字完全相同，则返回1，否则返回0。我承认该术语可能具有误导性，我为此道歉。编辑：我刚刚看了看，它不是狄拉克，而是克罗内克三角洲。

【解决方案1】：

如果我理解正确，您想比较张量的连续元素。这应该有效：

import torch
f = torch.tensor([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1])
f_dirac = (f[1:] == f[:-1]).to(torch.long)

【讨论】：