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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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。