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设置值及NaN值处理方法

如下所示: python 设置值 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20180101',pe...

在python中bool函数的取值方法

bool是Boolean的缩写,只有真(True)和假(False)两种取值 bool函数只有一个参数,并根据这个参数的值返回真或者假。 1.当对数字使用bool函数时,0返回假(Fal...

python实现Dijkstra静态寻路算法

python实现Dijkstra静态寻路算法

算法介绍 迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。 当然目前也有人将它用...

基于DataFrame筛选数据与loc的用法详解

DataFrame筛选数据与loc用法 python中pandas下的DataFrame是一个很不错的数据结构,附带了许多操作、运算、统计等功能。 如何从一个DataFrame中筛选中出...

python利用requests库进行接口测试的方法详解

前言 之前介绍了接口测试中需要关注得测试点,现在我们来看看如何进行接口测试,现在接口测试工具有很多种,例如:postman,soapui,jemter等等,对于简单接口而言,或者我们只想...