Question

在我的测试数据集中，我必须始终在每批中包含一个特定图像（位置 0 处的图像），但可以随机选择其他值。所以我正在制作一个张量，它的第一个值是 0（对于第一个图像），其余的可以是 0 以外的任何值。我的代码片段如下。

a= torch.randperm(len(l-1)) #where l is total no of testing image in dataset, code output->tensor([10, 0, 1, 2, 4, 5])
b=torch.tensor([0]) # code output-> tensor([0])
c=torch.cat((b.view(1),a))# gives output as -> tensor([0, 10, 0, 1, 2, 4, 5]) and 0 is used twice so repeated test image

但是，上述方法可以包含 0 两次，而 torch.randperm 多次包含 0。torch 中是否有一种方法可以生成跳过一个特定值的随机数。或者，如果您认为另一种方法会更好，请发表评论。

Answer 1

您可以使用条件索引删除这些 0（也假设您的意思是 len(l) - 1）：

a= torch.randperm(len(l)-1) #where l is total no of testing image in dataset, code output->tensor([10, 0, 1, 2, 4, 5])
a=a[a!=0]
b=torch.tensor([0]) # code output-> tensor([0])
c=torch.cat((b,a))# gives output as -> tensor([0, 10, 0, 1, 2, 4, 5]) and 0 is used twice so repeated test image

或者，如果您想确保它永远不会被放入：

a=torch.arange(1,len(l)) 
a=a[torch.randperm(a.shape[0])]
b=torch.tensor([0]) 
c=torch.cat((b,a))

第二种方法更加通用，因为您可以在初始声明和替换中使用您想要的任何值。

Pytorch 随机张量生成，具有一个固定值和其余随机值

1 个答案: