一个n*m的二维非零tensor，如何将小于0.5的元素设置为零

在 PyTorch 中，你可以使用布尔索引（Boolean Indexing）来将小于 0.5 的元素设置为零。以下是实现代码：

示例代码： import torch # 假设你的二维 tensor 是 t，形状为 (n, m) t = torch.rand(n, m) # 示例数据，随机生成一个 n*m 的 tensor # 将小于 0.5 的元素设置为零 t[t < 0.5] = 0 print(t) 代码说明： t < 0.5： 生成一个布尔掩码（Boolean Mask），其中小于 0.5 的元素为 True，否则为 False。 t[t < 0.5] = 0： 使用布尔掩码索引，将小于 0.5 的元素设置为零。 示例：

假设 t 的值为：

tensor([[0.2, 0.6, 0.4], [0.7, 0.3, 0.8], [0.1, 0.9, 0.5]])

运行代码后，t 的值将变为：

tensor([[0.0, 0.6, 0.0], [0.7, 0.0, 0.8], [0.0, 0.9, 0.5]]) 注意事项： 这种方法会直接修改原始 tensor t。如果你希望保留原始 tensor，可以先创建一个副本：t_clone = t.clone() # 创建副本 t_clone[t_clone < 0.5] = 0