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队列、进程间通信、线程案例

进程互斥锁 多进程同时抢购余票 # 并发运行,效率高,但竞争写同一文件,数据写入错乱 # data.json文件内容为 {"ticket_num": 1} import json...

python logging模块书写日志以及日志分割详解

python logging模块书写日志以及日志分割详解

本文范例是书写两个日志:错误日志(ERROR级别)和运行日志(DEBUG级别),其中运行日志每日凌晨进行分割 import logging,datetime,logging.hand...

解决python线程卡死的问题

1. top命令和日志方式判定卡死的位置 python代码忽然卡死,日志不输出,通过如下方式可以确定线程确实已经死掉了: # top 命令 top命令可以看到机器上所有线程的执行情况,%...

基于python实现名片管理系统

基于python实现名片管理系统

本文实例为大家分享了python实现名片管理系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下 主程序: import cards_tools # 无限循环,由用户主动决定什么时候退出 whi...

pandas DataFrame数据转为list的方法

首先使用np.array()函数把DataFrame转化为np.ndarray(),再利用tolist()函数把np.ndarray()转为list,示例代码如下: # -*- co...