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如下所示：
import torch a = torch.tensor([[0.01, 0.011], [0.009, 0.9]]) mask = a.gt(0.01) print(mask)
tensor比较大小可以用tensor.gt属性。上面比较了a中每个元素和0.01的大小，大于0.01的元素输出True。输出结果：
tensor([[False, True],
[False, True]])
我们取出tenor a中对应的大于0.01的值：
a[mask]
将对应满足条件的元素输出并自动拉伸为一个一维向量输出：
tensor([0.0110, 0.9000])
我们也可以比较两个tensor大小
b = torch.tensor([[0.02, 1], [0, 1.0]])
torch.gt(a, b)
tensor([[False, False],
[ True, False]])
以上这篇pytorch逐元素比较tensor大小实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。