pytorch中的张量是否有类似df.mask之类的功能？答案

【问题标题】：any similar function like df.mask for tensor in pytorch?pytorch中的张量是否有类似df.mask之类的功能？
【发布时间】：2020-03-21 02:11:38
【问题描述】：

我想用 -5 替换二维张量中的所有 0。

使用数据框，我可以轻松做到这一点：

df = df.mask(df=0, -5)

但这不适用于张量。我试过了：

 y = torch.where(y = 0, -5, y)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一般有两种方式。

上面由prhmma 给出的一个是使用像y[y == 0] = -5 这样的就地突变。它既好又高效，但会破坏 autograd 操作。所以如果你想让梯度流过 y，你不应该那样做。

另一种方法是使用torch.where，正如您所尝试的那样。正确的咒语是

y = torch.where(y == 0, torch.tensor(-5), y)

或者，如果您想与设备和数据类型无关

five = torch.tensor(-5, dtype=y.dtype, device=y.device)
y = torch.where(y == 0, five, y)

where 不接受标量这一事实是一个令人讨厌的剪纸，但这就是 ATM 的方式。请注意，虽然选择本身是离散的且显然不可微分，但此操作将使梯度流过两个操作数。

【讨论】：

【解决方案2】：

很简单，就用这个

y[y==0]=-5

【讨论】：