Метод masked_select

Метод masked_select класса Tensor возвращает одномерный тензор, содержащий все элементы исходного тензора, для которых соответствующий элемент маски имеет значение True. Первым параметром метод принимает тензор-маску с битовыми значениями. Размерности тензора и маски должны удовлетворять условиям вещания (broadcasting). Метод полезен для фильтрации данных, удаления выбросов или выделения элементов, удовлетворяющих определенному условию.

Синтаксис

tensor.masked_select(mask)

Пример

Давайте выберем из тензора элементы, которые больше числа 2:

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
mask = t > 2
res = t.masked_select(mask)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([3, 4, 5])

Пример

Давайте используем маску с отрицанием для выбора элементов, которые не равны 3:

import torch

t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
mask = t != 3
res = t.masked_select(mask)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([1, 2, 4, 5])

Пример

Давайте создадим маску на основе двумерного условия и применим ее к двумерному тензору:

import torch

t = torch.tensor([
	[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
])
mask = (t % 2) == 0
res = t.masked_select(mask)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([2, 4, 6])

Пример

Давайте используем маску меньшей размерности. Благодаря вещанию маска будет применена ко всем элементам тензора:

import torch

t = torch.tensor([
	[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
])
mask = torch.tensor([True, False, True])
res = t.masked_select(mask)
print(res)

Результат выполнения кода:

tensor([1, 3, 4, 6])

Смотрите также

метод index_select,
который выбирает элементы по индексам вдоль указанной размерности
метод masked_fill,
который заполняет элементы тензора по маске указанным значением
метод gather,
который собирает элементы по указанным индексам
метод scatter,
который записывает значения в тензор по указанным индексам