torch,把张量里面小于0的元素,全部变成0

简介: 您可以使用torch.clamp(input, min, max)函数来将张量中小于0的元素变成0。以下是一个示例代码:

您可以使用torch.clamp(input, min, max)函数来将张量中小于0的元素变成0。

以下是一个示例代码:


import torch
# 创建一个包含负数的张量
x = torch.tensor([-1, 2, -3, 4, -5])
# 将小于0的元素变成0
x = torch.clamp(x, min=0)
print(x)

输出:



tensor([0, 2, 0, 4, 0])

在这个示例中,我们使用了 torch.clamp() 函数来将张量 x 中小于0的元素变成0,并打印输出结果。

相关文章
|
2月前
|
TensorFlow 算法框架/工具 索引
张量排序
【8月更文挑战第17天】张量排序。
14 1
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法框架/工具
张量(Tensor)、标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix)
张量(Tensor)、标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix)
35 1
|
2月前
|
TensorFlow 算法框架/工具
张量的拼接
【8月更文挑战第18天】张量的拼接。
10 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
pytorch中非标量调用backward()的时候为什么要先进行sum操作
在《动手学深度学习》第二版教程中,当y为非标量的时候,调用backward()函数时,为什么先要求和呢(即y.sum().backward()),估计很多读者有点懵,今天小编给大家说说我的理解。
303 3
|
机器学习/深度学习 存储 并行计算
【Pytorch】Tensor的分块、变形、排序、极值与in-place操作
【Pytorch】Tensor的分块、变形、排序、极值与in-place操作
506 0
|
并行计算 安全 异构计算
pytroch取张量数据
pytroch取张量数据
175 1
pytroch取张量数据
|
PyTorch 算法框架/工具
torch,如何将两个二维张量,按照第一维度,合并
在这个例子中,torch.cat() 函数的第一个参数是一个列表,包含要拼接的张量 x 和 y,第二个参数是拼接的维度,即第一维度。拼接后的张量 z 的形状为 (6, 4),因为两个原始张量的第一维度都是 3,拼接后就变成了 6。
698 0
|
PyTorch 算法框架/工具 索引
pytorch中,假设已经有了一个张量a,现在还有一个张量B,张量B为一维的张量,如何利用B张量的元素作为索引去检索a张量的元素?
可以使用PyTorch的索引操作符[]和张量的gather()方法来利用张量B的元素作为索引来检索张量a的元素。
209 0
|
存储 PyTorch 算法框架/工具
pytorch 如何按行计算tensor张量的二范数
在 PyTorch 中,可以使用 torch.norm(input, dim=1) 函数来按行计算张量的二范数。具体来说,input 是一个张量,dim=1 表示按照行的方向计算二范数。
615 0
|
PyTorch 算法框架/工具
pytorch如何将多个tensor一维度张量,合并成一个张量
在 PyTorch 中,可以使用 torch.cat() 函数将多个张量沿着指定维度进行合并。下面是一个例子:
1558 0