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pytorch逐元素比较tensor大小实例
脚本专栏 2025/2/8 佚名
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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。

标签：
pytorch,tensor,大小
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/2/8

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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%。

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