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我就废话不多说了,直接上代码吧!

import torch
import time
x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [5, 5, 5], [7, 8, 9],[5,5,5],[1,2,3,],[1,2,4]])
'''
使用pytorch实现对于任意shape的torch.tensor,如果其中的element不等于5则为0,等于5则保留原数值
实现该功能的两种方式,并比较两种实现方式的速度
'''

# x[x!=5]=1
def t2(x):
  x[x!=5]=0
  return x
def t(x):
  zeros=torch.zeros(x.shape)
  # ones=torch.ones(x.shape)
  x=torch.where(x!=5,zeros,x)
  return x

t2_start=time.time()
t2=t2(x)
t2_end=time.time()

t_start=time.time()
t=t(x)
t_end=time.time()
print(t2,t)
print(torch.sum(t-t2))

print('using x[x!=5]=0 time:',t2_end-t2_start)
print('using torch.where time:',t_end-t_start)
'''
tensor([[0., 0., 0.],
    [5., 5., 5.],
    [0., 0., 0.],
    [5., 5., 5.],
    [0., 0., 0.],
    [0., 0., 0.]]) tensor([[0., 0., 0.],
    [5., 5., 5.],
    [0., 0., 0.],
    [5., 5., 5.],
    [0., 0., 0.],
    [0., 0., 0.]])
tensor(0.)
using x[x!=5]=0 time: 0.0010008811950683594
using torch.where time: 0.0

看来大神说的没错,果然是使用torch.where速度更快
 a[a!=5]=0 这种写法,速度比 torch.where 慢了超级多
'''

以上这篇基于torch.where和布尔索引的速度比较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。

标签:
torch.where,布尔索引,速度

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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。