Pytorch 为什么torch.where方法不像numpy.where那样工作？
为了使用Pytorch 为什么torch.where方法不像numpy.where那样工作？,pytorch,Pytorch,为了使用Numpy在随机向量中用某个数字替换正值，用另一个数字替换负值，可以执行以下操作： npy_p = np.random.randn(4,6) quant = np.where(npy_p>0, c_plus , np.where(npy_p<0, c_minus , npy_p)) npy\u p=np.random.randn（4,6） quant=np.where（npy_p>0，c_plus，np.where）（npy_p我无法重现此错误，如果您可以分享一个失败的具体
Numpynpy_p = np.random.randn(4,6)
quant = np.where(npy_p>0, c_plus , np.where(npy_p<0, c_minus , npy_p))
npy\u p=np.random.randn（4,6）
quant=np.where（npy_p>0，c_plus，np.where）（npy_p我无法重现此错误，如果您可以分享一个失败的具体示例（可能是您尝试填充张量的值），可能会更好：
而res
是：
tensor([[ 0.1391, 0.0000, 0.2363, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, -1.0000, 0.2869, 0.2575, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, 0.1138, -1.0000, 0.0000, 0.1553, 0.0000],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, -1.0000, 0.0000, 0.0000]])
这个问题是由于您在火炬中混合了数据类型而引起的。其中，如果您在常量中明确使用与张量相同的数据类型，则可以正常工作。使用火炬。其中（x<0.1，-1，1）
您将替换两次。目标是在最终结果中只有两个数字，而不是像您的0，1，-1那样有3个值。请查看numpy案例的示例。
tensor([[0.1391, 0.4491, 0.2363, 0.3215, 0.7740, 0.4879],
[0.3051, 0.0870, 0.2869, 0.2575, 0.8825, 0.8201],
[0.4419, 0.1138, 0.0825, 0.9489, 0.1553, 0.6505],
[0.8376, 0.7639, 0.9291, 0.0865, 0.5984, 0.3953]])
tensor([[ 0.1391, 0.0000, 0.2363, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, -1.0000, 0.2869, 0.2575, 0.0000, 0.0000],
[ 0.0000, 0.1138, -1.0000, 0.0000, 0.1553, 0.0000],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, -1.0000, 0.0000, 0.0000]])