如何用 Pytorch 张量中的某个值替换每一行填充为零的行？

【问题标题】：How to replace every row that are filled with zero with a certain value from a Pytorch tensor?如何用 Pytorch 张量中的某个值替换每一行填充为零的行？
【发布时间】：2020-12-19 20:31:21
【问题描述】：

我有一个大小为 bsize x 50 x 50 的 Pytorch 张量，其中一些行完全用零填充：

         [[0, 2, 0,  ..., 0, 0, 0],
         [2, 0, 2,  ..., 0, 0, 0],
         [0, 2, 0,  ..., 0, 0, 0],
         ...,
         [0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],
         [0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0],
         [0, 0, 0,  ..., 0, 0, 0]],

        [[0, 2, 0,  ..., 0, 0, 0],
         [2, 0, 2,  ..., 0, 0, 0],
         [0, 2, 0,  ..., 0, 0, 0],

我想在整个张量中用负值-100 替换用零填充的行。预期张量 -

         [[0, 2, 0,  ..., 0, 0, 0],
         [2, 0, 2,  ..., 0, 0, 0],
         [0, 2, 0,  ..., 0, 0, 0],
         ...,
         [-100, -100, -100,  ..., -100,-100, -100],
         [-100, -100, -100,  ..., -100,-100, -100],
         [-100, -100, -100,  ..., -100,-100, -100]],

        [[0, 2, 0,  ..., 0, 0, 0],
         [2, 0, 2,  ..., 0, 0, 0],
         [0, 2, 0,  ..., 0, 0, 0],

避免在行形状上出现循环的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pytorch vectorization tensor

【解决方案1】：

假设 x 是您的张量 BxRxC（批次、行和列），您可以执行以下操作：

x[(x == 0).all(dim=-1)] = -100

基本上：

x == 0 返回一个布尔张量（形状 BxRxC），其中 True 等于零；
然后，.all(dim=-1) 返回另一个布尔张量，现在形状为 BxR，因为我们选择在最后一个维度 (-1) 中执行 all，其中 True 其中 all列是True；
最后，我们使用这个布尔张量来索引原始张量，并将-100 分配给True 位置。

【讨论】：

哦，我明白了，all 函数上有一个维度 arg。我不知道那件事。让我试试这个并快速标记它是正确的。
工作得很好！非常感谢让我避免了张量 obj 上的讨厌循环