शर्त का उपयोग करके एक टेंसर को क्लिप या थ्रेशोल्ड करें और PyTorch में परिणाम को शून्य करें

Question 1

मान लें कि मेरे पास इस तरह एक टेंसर है

w = [[0.1, 0.7, 0.7, 0.8, 0.3],
    [0.3, 0.2, 0.9, 0.1, 0.5],
    [0.1, 0.4, 0.8, 0.3, 0.4]]

अब मैं कुछ शर्तों के आधार पर कुछ मूल्यों को खत्म करना चाहता हूं (उदाहरण के लिए 0.5 से अधिक या नहीं)

w = [[0.1, 0.3],
     [0.3, 0.2, 0.1],
     [0.1, 0.4, 0.3, 0.4]]

फिर इसे बराबर लंबाई में पैड करें:

w = [[0.1, 0.3, 0, 0],
     [0.3, 0.2, 0.1, 0],
     [0.1, 0.4, 0.3, 0.4]]

और इस तरह मैंने इसे पाइटोरच में लागू किया:

w = torch.rand(3, 5)
condition = w <= 0.5
w = [w[i][condition[i]] for i in range(3)]
w = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(w)

लेकिन जाहिर तौर पर यह बेहद धीमी गति से होने वाला है, मुख्यतः सूची की समझ के कारण। क्या इसे करने का कोई बेहतर तरीका है?

python pytorch vectorization tensor zero-padding

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omer sahban 1 जून 2020, 15:35

Answer

यह रहा बूलियन मास्किंग, टेन्सर स्प्लिटिंग< का उपयोग करने का एक सीधा तरीका /a>, और फिर अंततः का उपयोग करके विभाजित टेंसर को पैडिंग करना torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(...).

# input tensor to work with
In [213]: w 
Out[213]: 
tensor([[0.1000, 0.7000, 0.7000, 0.8000, 0.3000],
        [0.3000, 0.2000, 0.9000, 0.1000, 0.5000],
        [0.1000, 0.4000, 0.8000, 0.3000, 0.4000]])

# values above this should be clipped from the input tensor
In [214]: clip_value = 0.5 

# generate a boolean mask that satisfies the condition
In [215]: boolean_mask = (w <= clip_value) 

# we need to sum the mask along axis 1 (needed for splitting)
In [216]: summed_mask = boolean_mask.sum(dim=1) 

# a sequence of splitted tensors
In [217]: splitted_tensors = torch.split(w[boolean_mask], summed_mask.tolist())  

# finally pad them along dimension 1 (or axis 1)
In [219]: torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(splitted_tensors, 1) 
Out[219]: 
tensor([[0.1000, 0.3000, 0.0000, 0.0000],
        [0.3000, 0.2000, 0.1000, 0.5000],
        [0.1000, 0.4000, 0.3000, 0.4000]])

दक्षता पर एक संक्षिप्त नोट: torch का उपयोग करना .split() सुपर कुशल है क्योंकि यह विभाजित टेंसर को मूल टेंसर के दृश्य के रूप में लौटाता है (यानी कोई प्रतिलिपि नहीं बनाई गई है)।

1

kmario23 1 जून 2020, 20:42

Question 2

यह रहा बूलियन मास्किंग, टेन्सर स्प्लिटिंग< का उपयोग करने का एक सीधा तरीका /a>, और फिर अंततः का उपयोग करके विभाजित टेंसर को पैडिंग करना torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(...).

# input tensor to work with
In [213]: w 
Out[213]: 
tensor([[0.1000, 0.7000, 0.7000, 0.8000, 0.3000],
        [0.3000, 0.2000, 0.9000, 0.1000, 0.5000],
        [0.1000, 0.4000, 0.8000, 0.3000, 0.4000]])

# values above this should be clipped from the input tensor
In [214]: clip_value = 0.5 

# generate a boolean mask that satisfies the condition
In [215]: boolean_mask = (w <= clip_value) 

# we need to sum the mask along axis 1 (needed for splitting)
In [216]: summed_mask = boolean_mask.sum(dim=1) 

# a sequence of splitted tensors
In [217]: splitted_tensors = torch.split(w[boolean_mask], summed_mask.tolist())  

# finally pad them along dimension 1 (or axis 1)
In [219]: torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(splitted_tensors, 1) 
Out[219]: 
tensor([[0.1000, 0.3000, 0.0000, 0.0000],
        [0.3000, 0.2000, 0.1000, 0.5000],
        [0.1000, 0.4000, 0.3000, 0.4000]])

दक्षता पर एक संक्षिप्त नोट: torch का उपयोग करना .split() सुपर कुशल है क्योंकि यह विभाजित टेंसर को मूल टेंसर के दृश्य के रूप में लौटाता है (यानी कोई प्रतिलिपि नहीं बनाई गई है)।

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kmario23 1 जून 2020, 20:42

शर्त का उपयोग करके एक टेंसर को क्लिप या थ्रेशोल्ड करें और PyTorch में परिणाम को शून्य करें

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