基于torch.where和布尔索引的速度比较

yipeiwu_com7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中实现k-means聚类算法详解

python中实现k-means聚类算法详解

算法优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们...

Python中flatten( )函数及函数用法详解

flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,即返回一个一维数组。 flatten只能适用于numpy对象,即array或者mat,普...

Python中使用socket发送HTTP请求数据接收不完整问题解决方法

由于工作的需求,需要用python做一个类似网络爬虫的采集器。虽然Python的urllib模块提供更加方便简洁操作,但是涉及到一些底层的需求,如手动设定User-Agent,Refer...

python将txt文件读取为字典的示例

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time :18-8-2 下午3:23 import sys reload(sys) sys.setdefault...

python 3.6 +pyMysql 操作mysql数据库(实例讲解)

python 3.6 +pyMysql 操作mysql数据库(实例讲解)

版本信息:python:3.6  mysql:5.7  pyMysql:0.7.11 ################################################...