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我有一个如下所示的 pytorch 张量A：

A = 
tensor([[  4,   3,   3,  ...,   0,   0,   0],
        [ 13,   4,  13,  ...,   0,   0,   0],
        [707, 707,   4,  ...,   0,   0,   0],
        ...,
        [  7,   7,   7,  ...,   0,   0,   0],
        [  0,   0,   0,  ...,   0,   0,   0],
        [195, 195, 195,  ...,   0,   0,   0]], dtype=torch.int32)

我想：

  • 识别所有条目都等于 0 的所有列
  • 仅删除所有条目都等于 0 的列

我可以想象这样做：

zero_list = []
for j in range(A.size()[1]):
    if torch.sum(A[:,j]) == 0:
         zero_list = zero_list.append(j)

识别其元素只有 0 的列，但我不确定如何从原始张量中删除这些填充为 0 的列。

如何根据索引号从 pytorch 张量中删除零列？

谢谢，

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2 回答 2

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索引要保留的列而不是要删除的列更有意义。

valid_cols = []
for col_idx in range(A.size(1)):
    if not torch.all(A[:, col_idx] == 0):
        valid_cols.append(col_idx)
A = A[:, valid_cols]

或者更神秘一点

valid_cols = [col_idx for col_idx, col in enumerate(torch.split(A, 1, dim=1)) if not torch.all(col == 0)]
A = A[:, valid_cols]
于 2019-11-27T18:50:07.230 回答
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识别所有条目都等于 0 的所有列

non_empty_mask = A.abs().sum(dim=0).bool()

这对每列的绝对值求和，然后将结果转换为布尔值，即False如果总和为零，True否则。

仅删除所有条目都等于 0 的列

A[:,non_empty_mask]

这只是将掩码应用于原始张量，即它保留行 where non_empty_maskis True。

于 2020-10-27T20:09:59.583 回答