如何检查不同张量pytorch中的张量值是否？

Question

我有 2 个大小不等的张量

a = torch.tensor([[1,2], [2,3],[3,4]])
b = torch.tensor([[4,5],[2,3]])

我想要一个布尔数组，表示每个值是否存在于另一个张量中而不进行迭代。像

a in b

结果应该是

[False, True, False]

因为只有 a[1] 的值在 b

Answer 1

我认为不使用至少某种类型的迭代是不可能的。我可以管理的最简洁的方法是使用列表理解：

[True if i in b else False for i in a]

检查 a 中 b 中的元素并给出 [False, True, False]。也可以反转得到元素a in b [False, True].

Answer 2

这应该有效

result = []
for i in a:
    try: # to avoid error for the case of empty tensors
        result.append(max(i.numpy()[1] == b.T.numpy()[1,i.numpy()[0] == b.T.numpy()[0,:]]))
    except:
        result.append(False)
result

Answer 3

如果您需要比较 a 第一维的所有子张量，请使用 in:

>>> [i in b for i in a]
[False, True, False]

如何检查不同张量pytorch中的张量值是否？

How to check whether tensor values in a different tensor pytorch?

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