如何在PyTorch中将连续整数值合并为区间？

我有一个一维阵列：

[3, 4, 5, 6, 7, 20, 31, 32, 33, 34]

我想通过将每个连续值合并为间隔，将其转换为2D间隔数组：

[
  [ 3,  7],
  [20, 20],
  [32, 34]
]

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什么是一种体面的、可能对GPU友好的方法呢？

不确定这是否理想，但您可以尝试

cumsum（）

比较

1

的差异。然后使用它对原始数据进行切片：

# mark the consecutive blocks
blocks = torch.cat([torch.tensor([0]),(t[1:] - t[:-1]) != 1]).cumsum(dim=0)

# where the blocks shift
mask =  blocks[1:] != blocks[:-1]

out = torch.cat([t[:1], t[:-1][mask],t[1:][mask], t[-1:]]).reshape(-1,2)

输出：

tensor([[ 3,  7],
        [20, 20],
        [31, 34]])

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你能告诉我数字3,7,20,20,32,34是如何选择的吗？数字来自

tnsr.nonzero（）.flatten（）