如何在PyTorch中随机设置张量每行中固定数量的元素 [英] How to randomly set a fixed number of elements in each row of a tensor in PyTorch

问题描述

我想知道是否有更有效的替代方案来替代下面的代码，而不是在第四行使用"；for"；循环？

import torch
n, d = 37700, 7842
k = 4
sample = torch.cat([torch.randperm(d)[:k] for _ in range(n)]).view(n, k)
mask = torch.zeros(n, d, dtype=torch.bool)
mask.scatter_(dim=1, index=sample, value=True)

基本上，我尝试做的是创建一个nbyd掩码张量，以便在每行中正好有k随机元素为True。

推荐答案

这里有一种不用循环就可以做到这一点的方法。让我们从一个随机矩阵开始，其中所有元素都绘制为iid，在本例中统一在[0，1]上。然后我们取每行的第k个分位数，并将每行的所有小于或等于的元素设置为True，将睡觉设置为False：

rand_mat = torch.rand(n, d)
k_th_quant = torch.topk(rand_mat, k, largest = False)[0][:,-1:]
mask = rand_mat <= k_th_quant

不需要循环：)x2.1598比您附加在我的CPU上的代码快。

这篇关于如何在PyTorch中随机设置张量每行中固定数量的元素的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！