火炬张量将负数设置为零
Torch tensor set the negative numbers to zero
x=torch.Tensor({1,-1,3,-8})
如何转换 x
以便在不使用循环的情况下将 x 中的所有负值替换为零,这样张量必须看起来像
th>x
1
0
3
0
Pytorch 支持操作符索引
a = torch.Tensor([1,0,-1])
a[a < 0] = 0
a
张量([1., 0., 0.])
Pytorch 负责这里的广播:
x = torch.max(x,torch.tensor([0.]))
实际上,这个操作相当于应用ReLU
非线性激活。
只要这样做就可以了
output = torch.nn.functional.relu(a)
您也可以就地进行以加快计算速度:
torch.nn.functional.relu(a, inplace=True)
x=torch.Tensor({1,-1,3,-8})
如何转换 x
以便在不使用循环的情况下将 x 中的所有负值替换为零,这样张量必须看起来像
th>x
1
0
3
0
Pytorch 支持操作符索引
a = torch.Tensor([1,0,-1])
a[a < 0] = 0
a
张量([1., 0., 0.])
Pytorch 负责这里的广播:
x = torch.max(x,torch.tensor([0.]))
实际上,这个操作相当于应用ReLU
非线性激活。
只要这样做就可以了
output = torch.nn.functional.relu(a)
您也可以就地进行以加快计算速度:
torch.nn.functional.relu(a, inplace=True)