基于torch.where和布尔索引的速度比较

yipeiwu_com6年前Python基础

我就废话不多说了,直接上代码吧!

import torch
import time
x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [5, 5, 5], [7, 8, 9],[5,5,5],[1,2,3,],[1,2,4]])
'''
使用pytorch实现对于任意shape的torch.tensor,如果其中的element不等于5则为0,等于5则保留原数值
实现该功能的两种方式,并比较两种实现方式的速度
'''

# x[x!=5]=1
def t2(x):
  x[x!=5]=0
  return x
def t(x):
  zeros=torch.zeros(x.shape)
  # ones=torch.ones(x.shape)
  x=torch.where(x!=5,zeros,x)
  return x

t2_start=time.time()
t2=t2(x)
t2_end=time.time()

t_start=time.time()
t=t(x)
t_end=time.time()
print(t2,t)
print(torch.sum(t-t2))

print('using x[x!=5]=0 time:',t2_end-t2_start)
print('using torch.where time:',t_end-t_start)
'''
tensor([[0., 0., 0.],
    [5., 5., 5.],
    [0., 0., 0.],
    [5., 5., 5.],
    [0., 0., 0.],
    [0., 0., 0.]]) tensor([[0., 0., 0.],
    [5., 5., 5.],
    [0., 0., 0.],
    [5., 5., 5.],
    [0., 0., 0.],
    [0., 0., 0.]])
tensor(0.)
using x[x!=5]=0 time: 0.0010008811950683594
using torch.where time: 0.0

看来大神说的没错,果然是使用torch.where速度更快
 a[a!=5]=0 这种写法,速度比 torch.where 慢了超级多
'''

以上这篇基于torch.where和布尔索引的速度比较就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python中列表、字典、元组数据结构的简单学习笔记

列表 列表是Python中最具灵活性的有序集合对象类型。与字符串不同的是,列表可以包含任何类型的对象:数字、字符串甚至其他列表。列表是可变对象,它支持原地修改的操作。 Python的列表...

Python中的 ansible 动态Inventory 脚本

Python中的 ansible 动态Inventory 脚本

1.Ansible Inventory  介绍; Ansible Inventory 是包含静态 Inventory 和动态 Inventory 两部分的,静态 Invento...

基于Python如何使用AIML搭建聊天机器人

基于Python如何使用AIML搭建聊天机器人

借助 Python 的 AIML 包,我们很容易实现人工智能聊天机器人。AIML,全名为Artificial Intelligence Markup Language(人工智能标记语言)...

Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例

Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例

Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值。 DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数...

python中Apriori算法实现讲解

python中Apriori算法实现讲解

本文主要给大家讲解了Apriori算法的基础知识以及Apriori算法python中的实现过程,以下是所有内容: 1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项...