torch.where

torch.where(condition, input, other, *, out=None) → Tensor

根据需要从 input 或 other 中选择元素，返回一个张量，具体取决于 condition 。

该操作定义为：

$$\text{out}_i = \begin{cases} \text{input}_i & \text{if } \text{condition}_i \\ \text{other}_i & \text{otherwise} \\ \end{cases}$$

注意

张量 condition 、 input 、 other 必须可广播。

参数:

• condition (BoolTensor) – 当为 True（非零）时，输出输入，否则输出其他

• input (Tensor 或 Scalar) – 值（如果 input 是标量）或根据 condition 在 True 中选择的索引的值

• other (Tensor 或 Scalar) – 值（如果 other 是标量）或根据 condition 在 False 中选择的索引的值

关键字参数:

输出（张量，可选）- 输出张量。

返回值:

形状等于 condition ， input ， other 广播形状的张量

返回类型:

张量

示例：

>>> 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, 1.0, 0.0)
tensor([[0., 1.],
        [1., 0.],
        [1., 0.]])
>>> torch.where(x > 0, x, y)
tensor([[ 1.0000,  0.3139],
        [ 0.3898,  1.0000],
        [ 0.0478,  1.0000]])
>>> x = torch.randn(2, 2, dtype=torch.double)
>>> x
tensor([[ 1.0779,  0.0383],
        [-0.8785, -1.1089]], dtype=torch.float64)
>>> torch.where(x > 0, x, 0.)
tensor([[1.0779, 0.0383],
        [0.0000, 0.0000]], dtype=torch.float64)

torch.where(condition) → LongTensor 元组

torch.where(condition) 与 torch.nonzero(condition, as_tuple=True) 相同。

注意

参见 torch.nonzero() .