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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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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。