用零替换所有非零值，用特定值替换所有零值答案

【问题标题】：Replace all nonzero values by zero and all zero values by a specific value用零替换所有非零值，用特定值替换所有零值
【发布时间】：2018-01-05 04:24:56
【问题描述】：

我有一个 3d 张量，其中包含一些零值和非零值。我想用零替换所有非零值，用特定值替换零值。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： pytorch

【解决方案1】：

你会如何使用 numpy 做到这一点，就像这样：

tensor[tensor!=0] = 0

为了替换零和非零，您可以将它们链接在一起。请务必使用张量的副本，因为它们会被修改：

def custom_replace(tensor, on_zero, on_non_zero):
    # we create a copy of the original tensor, 
    # because of the way we are replacing them.
    res = tensor.clone()
    res[tensor==0] = on_zero
    res[tensor!=0] = on_non_zero
    return res

然后像这样使用它：

>>>z 
(0 ,.,.) = 
  0  1
  1  3

(1 ,.,.) = 
  0  1
  1  0
[torch.LongTensor of size 2x2x2]

>>>out = custom_replace(z, on_zero=5, on_non_zero=0)
>>>out
(0 ,.,.) = 
  5  0
  0  0

(1 ,.,.) = 
  5  0
  0  5
[torch.LongTensor of size 2x2x2]

【讨论】：

注意这个操作是不可微的！因此不会发生反向传播。

【解决方案2】：

使用

torch.where(<your_tensor> != 0, <tensor with zeroz>, <tensor with the value>)

例子：

>>> x = torch.randn(3, 2)
>>> y = torch.ones(3, 2)
>>> x
tensor([[-0.4620,  0.3139],
         [ 0.3898, -0.7197],
         [ 0.0478, -0.1657]])
>>> torch.where(x > 0, x, y)
Tensor([[ 1.0000,  0.3139],
        [ 0.3898,  1.0000],
        [ 0.0478,  1.0000]])

【讨论】：

【解决方案3】：

这可以在不克隆张量并使用零值和非零值索引的情况下完成：

zero_indices = tensor == 0
non_zero_indices = tensor != 0
tensor[non_zero_indices] = 0
tensor[zero_indices] = value

【讨论】：