Pytorch小技巧：布尔类型(True/False)转换为浮点类型(1.0/0.0)的成长史 |
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Pytorch小技巧：布尔类型(True/False)转换为浮点类型(1.0/0.0)的成长史
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引言方法1：基于列表生成式方法2：基于torch.where()方法3：强制类型转换比较三种方法结束语
引言
在深度学习和PyTorch中，数据类型的处理是一个关键环节。我们经常需要应对各种数据类型，包括布尔值（True/False）和浮点数（1.0/0.0）。有时，为了满足特定的计算或操作需求，我们需要将布尔类型的tensor转换为浮点类型或整数类型的tensor。随着编程经验的积累，我们处理此类需求的方式也会不断优化。以下是我不同阶段处理此类需求的代码缩影。 方法1：基于列表生成式我们可以通过列表生成式 + if-else语句实现将布尔类型的tensor转换为浮点类型/整数类型的tensor。 完整代码 import time import torch bool_tensor = torch.tensor([True, False, True]) start_time = time.time() # 统计10w次，比较三种代码的时间复杂度 for _ in range(100000): # 列表生成式 float_tensor = torch.tensor([1.0 if value else 0.0 for value in bool_tensor]) end_time = time.time() print(float_tensor, "cost_time: ", end_time - start_time)运行结果
我们可以通过torch.where()函数实现将布尔类型的tensor转换为浮点类型/整数类型的tensor。 完整代码 import time import torch bool_tensor = torch.tensor([True, False, True]) start_time = time.time() # 统计10w次，比较三种代码的时间复杂度 for _ in range(100000): # torch.where float_tensor = torch.where(bool_tensor, 1.0, 0.0) end_time = time.time() print(float_tensor, "cost_time: ", end_time - start_time)运行结果
可以看出，使用torch.where()处理10w次从布尔类型的tensor转换为浮点类型/整数类型的tensor需求，需要大约0.78s。 方法3：强制类型转换在某次偶然的尝试下，我发现可以通过强制类型转换实现将布尔类型的tensor转换为浮点类型/整数类型的tensor。 完整代码 import time import torch bool_tensor = torch.tensor([True, False, True]) start_time = time.time() # 统计10w次，比较三种代码的时间复杂度 for _ in range(100000): # 类型转换 float_tensor = bool_tensor.float() end_time = time.time() print(float_tensor, "cost_time: ", end_time - start_time)运行结果
一言以蔽之：强制类型转换真香！！！ 结束语 亲爱的读者，感谢您花时间阅读我们的博客。我们非常重视您的反馈和意见，因此在这里鼓励您对我们的博客进行评论。您的建议和看法对我们来说非常重要，这有助于我们更好地了解您的需求，并提供更高质量的内容和服务。无论您是喜欢我们的博客还是对其有任何疑问或建议，我们都非常期待您的留言。让我们一起互动，共同进步！谢谢您的支持和参与！我会坚持不懈地创作，并持续优化博文质量，为您提供更好的阅读体验。谢谢您的阅读！ |
可以看出，使用列表生成式处理10w次从布尔类型的tensor转换为浮点类型/整数类型的tensor需求，需要大约1.71s。
可以看出，使用强制类型转换处理10w次从布尔类型的tensor转换为浮点类型/整数类型的tensor需求，仅需要大约0.41s。【本文地址】
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