对于PyTorch张量，“大于”运算符“>”是什么意思？

Question

我有一个张量it定义为：

import torch
it = torch.tensor([0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0], device='cuda:0')

鉴于此定义，it > 0意味着什么？

Answer 1

使用>运算符与使用torch.gt()函数相同。

换句话说

it > 0

与

相同

torch.gt(it, 0)

，它返回与ByteTensor相同的shape的{​​{1}}（布尔量张量），其中it为out[i]时为True，否则为False。

Answer 2

从问题it可以看出，

是一个由10个元素组成的1-d张量。 当我们写it > 0时，将张量it的每个元素与0进行比较，并根据数字是否大于0将输出设置为True或False 。结果也是由True和False值组成的一维布尔张量。 在您的情况下，您将获得一维张量，如下所示：[False, False, False, False, False, False, False, False, False, False,]，因为it中的元素都不等于0。

更简单地说，

如果result是一个变量（实际上是1-d tenosr），用于存储与it形状相同的输出，则方程result= it > 0可以写为：

if it[i]>0:
    result[i]= True
else:
    result[i]= False 

但是，当它以result= it > 0执行时，执行速度比编写我们自己的for/while循环要快得多。

希望这对您有所帮助。