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

Tornado协程在python2.7如何返回值(实现方法)

错误写法 class RemoteHandler(web.RequestHandler): @gen.coroutine def get(self): resp...

Python正则表达式如何进行字符串替换实例

Python正则表达式在使用中会经常应用到字符串替换的代码。有很多人都不知道如何解决这个问题,下面的代码就告诉你其实这个问题无比的简单,希望你有所收获。 1.替换所有匹配的子串用news...

Python queue队列原理与应用案例分析

本文实例讲述了Python queue队列原理与应用。分享给大家供大家参考,具体如下: 作用:    解耦:使程序直接实现松耦合,修改一个函数,不会有串联关系。    提高处理效率:FI...

人脸识别经典算法一 特征脸方法(Eigenface)

人脸识别经典算法一 特征脸方法(Eigenface)

这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇,后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法,了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里:...

Python读取实时数据流示例

1、#coding:utf-8 chose = [ ('foo',1,2), ('bar','hello'), ('foo',3,4) ] def do_foo(x,y...