Python 蒙面的你分散了，但是划船？

假设面具如下所示：

mask = torch.tensor([
  [True,  True,  False, True,  False],
  [True,  False, True,  True,  True ],
])

我想用每行中的顺序值分别对

True

值进行编号。我不在乎

False

点中有什么，所以

0

为简单起见。因此，期望的结果是

tensor([[0, 1, 0, 2, 0],    # 0 1 _ 2 _
        [0, 0, 1, 2, 3]])   # 0 _ 1 2 3

我希望这能奏效：

replacements = torch.arange(mask.size(1)).expand(mask.size())
target = torch.zeros(mask.size(), dtype=int)
target.masked_scatter(mask, replacements)

不幸的是，

masked_scatter

忽略了替换的形状，因此此代码导致：

tensor([[0, 1, 0, 2, 0],    # 0 1 _ 2 _
        [3, 0, 4, 0, 1]])   # 3 _ 4 0 1

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我需要做什么呢？

我会尝试使用：

torch.cumsum（mask，dim=1）-1）*mask

完整的例子

导入火炬
掩模=火炬张量([
[真，真，假，真，假]，
[真，假，真，真，真]，
])
结果=火炬积温（遮罩，尺寸=1）-1）*遮罩
打印（结果）

这将打印：

tensor([[0, 1, 0, 2, 0],
        [0, 0, 1, 2, 3]])

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哦，太好了，谢谢。我甚至不需要

*掩码

（正如我所说的，我不关心

False

slot:P）