pytorch删除Tensor中指定位置的元素 |
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list中删除一个元素： l1 = ['a','b','c'] del l1[1] # 或者l1.remove('b') print(l1) > ['a', 'c']array中删除元素 arr1 = np.array(['a','b','c']) arr2 = np.delete(arr1,1) # 删除arr1中索引为1的元素 print(arr2) > ['a' 'c']tensor中删除元素，pytorch中貌似没有直接删除元素的方法，那么我们就简单写一个，经过测试发现这个方法居然跟np.delete速度差不多，还以为自己写的会很慢呢 def del_tensor_ele(arr,index): arr1 = arr[0:index] arr2 = arr[index+1:] return torch.cat((arr1,arr2),dim=0) tensor1 = torch.Tensor([1,2,3,4,5,6]) tensor2 = del_tensor_ele(tensor1,1) # 删除tensor1中索引为1的元素 print(tensor2) > tensor([1., 3., 4., 5., 6.])也可以同时删除tensor中的多行元素： def del_tensor_ele_n(arr, index, n): """ arr: 输入tensor index: 需要删除位置的索引 n: 从index开始，需要删除的行数 """ arr1 = arr[0:index] arr2 = arr[index+n:] return torch.cat((arr1,arr2),dim=0) arr1 = torch.rand(7,6) # 从第1行开始删除4行（索引从0开始哦），剩余第0、5、6行 arr2 = del_tensor_ele_n(arr1,1,4) print(arr1) print(arr2) >>> arr1: tensor([[0.0473, 0.5389, 0.8256, 0.8314, 0.5320, 0.6926], [0.1302, 0.9447, 0.7577, 0.0921, 0.9979, 0.0900], [0.8216, 0.4201, 0.6074, 0.3906, 0.3945, 0.1757], [0.0885, 0.4012, 0.2769, 0.0840, 0.9057, 0.4395], [0.7319, 0.6979, 0.7728, 0.5062, 0.4723, 0.7334], [0.0475, 0.9364, 0.4075, 0.7096, 0.1819, 0.7119], [0.6423, 0.7226, 0.7131, 0.9694, 0.6918, 0.3276]]) >>> arr2: tensor([[0.0473, 0.5389, 0.8256, 0.8314, 0.5320, 0.6926], [0.0475, 0.9364, 0.4075, 0.7096, 0.1819, 0.7119], [0.6423, 0.7226, 0.7131, 0.9694, 0.6918, 0.3276]]) |
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