今天就跟大家聊聊有关如何在Pytorch中使用mask_select 函数，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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非常简单的函数，但是官网的介绍令人（令我）迷惑，所以稍加解释。

mask_select会将满足mask（掩码、遮罩等等，随便翻译）的指示，将满足条件的点选出来。

根据掩码张量mask中的二元值，取输入张量中的指定项( mask为一个 ByteTensor)，将取值返回到一个新的1D张量，

张量 mask须跟input张量有相同数量的元素数目，但形状或维度不需要相同

x = torch.randn(3, 4)
x
1.2045 2.4084 0.4001 1.1372
0.5596 1.5677 0.6219 -0.7954
1.3635 -1.2313 -0.5414 -1.8478
[torch.FloatTensor of size 3x4]
mask = x.ge(0.5)
mask
1 1 0 1
1 1 1 0
1 0 0 0
[torch.ByteTensor of size 3x4]
torch.masked_select(x, mask)
1.2045
2.4084
1.1372
0.5596
1.5677
0.6219
1.3635
[torch.FloatTensor of size 7]

看完上述内容，你们对如何在Pytorch中使用mask_select 函数有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

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