例：
import torch
pred = torch.tensor([1,2,1,0,0], device='cuda:0')
correct = torch.tensor([1,0,1,1,0], device='cuda:0')
assigned = torch.tensor([1,2,2,1,0], device='cuda:0')
欲しいですresult = tensor([1,2,1,1,0], device='cuda:0')。
基本的に、when predはcorrectthen と同じcorrectですassigned。
さらに、この計算を勾配計算から除外したいと思います。
テンソルを繰り返さずにこれを行う方法はありますか？
torch.where あなたが探しているものを正確に実行します：
import torch
pred = torch.tensor([1,2,1,0,0], device='cuda:0')
correct = torch.tensor([1,0,1,1,0], device='cuda:0')
assigned = torch.tensor([1,2,2,1,0], device='cuda:0')
result = torch.where(pred == correct, correct, assigned)
print(result)
# >>> tensor([1, 2, 1, 1, 0], device='cuda:0')
これらのテンソルにはがrequires_grad=Trueないため、勾配計算を回避するために何もする必要はありません。それ以外の場合は、次のようなことができます。
import torch
pred = torch.tensor([1.,2.,1.,0.,0.], device='cuda:0')
correct = torch.tensor([1.,0.,1.,1.,0.], device='cuda:0', requires_grad=True)
assigned = torch.tensor([1.,2.,2.,1.,0.], device='cuda:0', requires_grad=True)
with torch.no_grad():
result = torch.where(pred == correct, correct, assigned)
print(result)
# >>> tensor([1, 2, 1, 1, 0], device='cuda:0')
を使用しない場合はtorch.no_grad()、次のようになります。
result = torch.where(pred == correct, correct, assigned)
print(result)
# >>> tensor([1., 2., 1., 1., 0.], device='cuda:0', grad_fn=<SWhereBackward>)
これは、次のようにして計算グラフから切り離すことができます。
result = result.detach()
print(result)
# >>> tensor([1., 2., 1., 1., 0.], device='cuda:0')
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