Boolean Indexing의 개념은 아래를 보자.
[Boolean indexing] for문과 같은 loop 없이 tensor에서 특정 조건에 맞는 요소만 추출
Boolean indexing이 뭔지는 모르겠지만 왜 필요할까? 여성들의 키가 이처럼 나타났을 때 모델은 170 이상...
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나의 Usage
chunk 단위로 에너지를 계산하고, 이를 threshold와 비교하기.
threshold를 못넘으면 그냥 0에 가깝지만 0이 아닌 0.001을,
threshold 이상의 것은 살리는 그런 작은 task
for문을 사용하지 않고 boolean indexing을 통해서 구할 수 있다.
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import torch
chunk = torch.randn(2, 5, 6)# [channel, chunk_len, num_chunk]
chunk_energy = (chunk ** 2).sum((0, 1))
print(chunk_energy)
print(chunk_energy < 8)
chunk_energy[chunk_energy<8]=0.001
print(chunk_energy)
>> tensor([3, 4, 9, 3, 8, 7])
>> tensor([ True, True, False, True, False, True])
>> tensor([1.0000e-03, 1.0000e-03, 9, 1.0000e-03, 8, 1.0000e-03])
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cs |
딥러닝에서는 되도록 for문을 사용하지 않게 하여 병렬 처리가 가능할 수 있도록 구현해주는 것이 좋다.
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