如何将整数的pytorch张量转换为布尔值的张量？

Question

我想将整数张量转换为布尔值张量。

具体来说，我希望能够拥有一个转换tensor([0,10,0,16])为tensor([0,1,0,1])

这在 Tensorflow 中只需使用tf.cast(x,tf.bool).

我希望强制转换将所有大于 0 的整数更改为 1，并将所有等于 0 的整数更改为 0。这!!在大多数语言中都是等价的。

由于 pytorch 似乎没有专用的布尔类型可以转换，这里最好的方法是什么？

编辑：我正在寻找一个矢量化的解决方案，而不是遍历每个元素。

Answer 1

您正在寻找的是为给定的整数张量生成一个布尔掩码。为此，您可以使用简单的比较运算符 ( >) 或 using简单地检查条件：“张量中的值是否大于 0” torch.gt()，这将给我们所需的结果。

# input tensor
In [76]: t   
Out[76]: tensor([ 0, 10,  0, 16])

# generate the needed boolean mask
In [78]: t > 0      
Out[78]: tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.uint8)

# sanity check
In [93]: mask = t > 0      

In [94]: mask.type()      
Out[94]: 'torch.ByteTensor'

注意：在 PyTorch 1.4+ 版本中，上述操作会返回'torch.BoolTensor'

In [9]: t > 0  
Out[9]: tensor([False,  True, False,  True])

# alternatively, use `torch.gt()` API
In [11]: torch.gt(t, 0)
Out[11]: tensor([False,  True, False,  True])

如果您确实想要单个位（0s 或1s），请使用：

In [14]: (t > 0).type(torch.uint8)   
Out[14]: tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.uint8)

# alternatively, use `torch.gt()` API
In [15]: torch.gt(t, 0).int()
Out[15]: tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.int32)

此功能请求问题中已讨论了此更改的原因：issues/4764 - Introduce torch.BoolTensor ...

TL;DR : 简单的一个衬垫

t.bool().int()

Answer 2

PyTorch 的to(dtype)方法具有名为 aliases 的便捷数据类型。您可以简单地致电bool：

>>> t.bool()
tensor([False,  True, False,  True])

>>> t.bool().int()
tensor([0, 1, 0, 1], dtype=torch.int32)