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如何将 pytorch 整数张量转换为布尔张量？

     2023-02-16     166

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【中文标题】如何将 pytorch 整数张量转换为布尔张量？【英文标题】：How to convert a pytorch tensor of ints to a tensor of booleans? 【发布时间】：2019-05-02 21:32:15 【问题描述】：

我想将整数张量转换为布尔张量。

具体来说，我希望能够拥有一个将tensor([0,10,0,16]) 转换为tensor([0,1,0,1]) 的函数

这在 Tensorflow 中很简单，只需使用 tf.cast(x,tf.bool)。

我希望强制转换将所有大于 0 的整数更改为 1，并将所有等于 0 的整数更改为 0。这相当于大多数语言中的 !!。

由于 pytorch 似乎没有专用的布尔类型可以转换，所以这里最好的方法是什么？

编辑：我正在寻找一种矢量化解决方案，而不是循环遍历每个元素。

【问题讨论】：

在每个元素上调用 bool(int)。或者在 numpy 中：使用 array.astype(...) 这是需要for循环的简单解决方案，是的。但是有矢量化的解决方案吗？ astype 版本几乎肯定是矢量化的。 @ThomasLang 在 pytorch 中没有 .astype，所以必须要 convert to numpy-> cast -> load to pytorch 哪个 IMO 效率低下 【参考方案1】：

您可以使用如下所示的比较：

 >>> a = tensor([0,10,0,16])
 >>> result = (a == 0)
 >>> result
 tensor([ True, False,  True, False])

【讨论】：

【参考方案2】：

您正在寻找的是为给定的整数张量生成一个布尔掩码。为此，您可以使用简单的比较运算符 (>) 或使用 torch.gt() 来简单地检查条件：“张量中的值是否大于 0”，这将为我们提供所需的结果。

# input tensor
In [76]: t   
Out[76]: tensor([ 0, 10,  0, 16])

# generate the needed boolean mask
In [78]: t > 0      
Out[78]: tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.uint8)

# sanity check
In [93]: mask = t > 0      

In [94]: mask.type()      
Out[94]: 'torch.ByteTensor'

注意：在 PyTorch 1.4+ 版本中，上述操作会返回'torch.BoolTensor'

In [9]: t > 0  
Out[9]: tensor([False,  True, False,  True])

# alternatively, use `torch.gt()` API
In [11]: torch.gt(t, 0)
Out[11]: tensor([False,  True, False,  True])

如果您确实想要单个位（0s 或 1s），请使用：

In [14]: (t > 0).type(torch.uint8)   
Out[14]: tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.uint8)

# alternatively, use `torch.gt()` API
In [15]: torch.gt(t, 0).int()
Out[15]: tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.int32)

此功能请求问题中讨论了此更改的原因：issues/4764 - Introduce torch.BoolTensor ...

TL;DR：简单的一个班轮

t.bool().int()

【讨论】：

这会在 PyTorch 1.4.0 中返回“torch.BoolTensor”。【参考方案3】：

将布尔值转换为数值：

a = torch.tensor([0,4,0,0,5,0.12,0.34,0,0])
print(a.gt(0)) # output in boolean dtype
# output: tensor([False,  True, False, False,  True,  True,  True, False, False])

print(a.gt(0).to(torch.float32)) # output in float32 dtype
# output: tensor([0., 1., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0.])

【讨论】：

【参考方案4】：

另一种选择是简单地做：

temp = torch.tensor([0,10,0,16])
temp.bool()
#Returns
tensor([False,  True, False,  True])

【讨论】：

【参考方案5】：

PyTorch 的to(dtype) 方法有方便的data-type named aliases。您可以直接拨打bool:

>>> t.bool()
tensor([False,  True, False,  True])

>>> t.bool().int()
tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.int32)

【讨论】：

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