我有一个二维张量,每行中都有一些非零元素,像这样:
import torch
tmp = torch.tensor([[0, 0, 1, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]], dtype=torch.float)
我想要一个张量,在每行中包含第一个非零元素的索引:
indices = tensor([2],
[3])
如何在Pytorch中计算它?
答案 0 :(得分:5)
我简化了Iman的方法来执行以下操作:
idx = torch.arange(tmp.shape[1], 0, -1)
tmp2= tmp * idx
indices = torch.argmax(tmp2, 1, keepdim=True)
答案 1 :(得分:0)
我可以为我的问题找到一个棘手的答案:
tmp = torch.tensor([[0, 0, 1, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]], dtype=torch.float)
idx = reversed(torch.Tensor(range(1,8)))
print(idx)
tmp2= torch.einsum("ab,b->ab", (tmp, idx))
print(tmp2)
indices = torch.argmax(tmp2, 1, keepdim=True)
print(indeces)
结果是:
tensor([7., 6., 5., 4., 3., 2., 1.])
tensor([[0., 0., 5., 0., 3., 0., 0.],
[0., 0., 0., 4., 3., 0., 0.]])
tensor([[2],
[3]])