python - 当 x , y 未给出时如何解释 torch.where() 输出？

Question

我按照 documentation 中提到的内容理解 torch.where() 的输出。 但是，我不明白当未给出 x 和 y 时它产生的输出，如下所示(尽管 x 的形状保持不变，但该输出的维度不断变化)。有人可以帮我理解吗？

y = torch.ones(3, 2)
x = torch.randn(3, 2)
print(x)
----------------------------
tensor([[-0.0022,  0.4871],
        [ 0.0788,  0.2937],
        [ 0.1909, -2.1636]])
----------------------------
print(torch.where(x > 0, x, y))
----------------------------
tensor([[1.0000, 0.4871],
        [0.0788, 0.2937],
        [0.1909, 1.0000]])
----------------------------
print(torch.where(x > 0))

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

Answer 1

此版本的 torch.where 旨在返回令人满意的元素索引。

print(f"Y={torch.where(x > 0)[0].numpy()}")
print(f"X={torch.where(x > 0)[1].numpy()}")
--------------------------------
Y=[0 1 1 2]
X=[1 0 1 0]

在这里您可以更好地看到矩阵中正数的坐标。