Question

给定具有相同形状的数组和蒙版，我想要具有相同形状的蒙版输出，并在蒙版为False时包含0。

例如，

# input array
img = torch.randn(2, 2)
print(img)
# tensor([[0.4684, 0.8316],
#        [0.8635, 0.4228]])
print(img.shape)
# torch.Size([2, 2])

# mask
mask = torch.BoolTensor(2, 2)
print(mask)
# tensor([[False,  True],
#        [ True,  True]])
print(mask.shape)
# torch.Size([2, 2])

# expected masked output of shape 2x2
# tensor([[0, 0.8316],
#        [0.8635, 0.4228]])

问题：遮罩会更改输出的形状，如下所示：

#1: shape changed
img[mask]
# tensor([0.8316, 0.8635, 0.4228])

Answer 1

最直接的方法是创建另一个张量来处理它。

import torch

def generate_masked_tensor(input, mask, fill=0):
    masked_tensor = torch.zeros(input.size()) + fill
    masked_tensor[mask] = input[mask]
    return masked_tensor

if __name__ == "__main__":
    img = torch.randn(2, 2)
    mask = torch.tensor([False, True, True, False]).bool().view(2, 2)
    masked_img = generate_masked_tensor(img, mask)
    print (masked_img)

输出：

tensor([[0.0000, 0.8028],
        [1.5411, 0.0000]])

Answer 2

只需将布尔型掩码类型转换为整数掩码，然后使用float将掩码转换为与img中相同的类型。然后执行逐元素乘法。

masked_output = img * mask.int().float()

Answer 3

我找到解决方法之一：

img[mask==False] = 0

或使用

img[~mask] = 0

它将更改img本身。

在PyTorch中掩盖相同形状的张量

3 个答案: