pytorch torch.triu函数介绍

torch.triu 是 PyTorch 提供的一个函数,用于生成矩阵的上三角部分。它的名称来源于 "triangular upper"(上三角形),作用是将矩阵的下三角部分置为零,只保留对角线及其上方的元素。

函数签名

复制代码
torch.triu(input, diagonal=0) → Tensor

参数

  • input : 输入的张量,一般是一个二维矩阵(Tensor)。
  • diagonal : 对角线的偏移量,默认值为 0
    • diagonal=0 时,保留主对角线及其上方的元素。
    • diagonal>0 时,向上偏移保留的对角线。偏移的值决定从上三角的第几行开始保留。
    • diagonal<0 时,向下偏移保留的对角线,即包括主对角线下方的部分。

返回值

返回一个与 input 形状相同的张量,但下三角部分的值被置为零。

示例

复制代码
import torch

# 创建一个 3x3 的张量
A = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

# 获取上三角部分
upper_triangular = torch.triu(A)

print(upper_triangular)

在这个例子中,torch.triu 保留了矩阵 A 的主对角线及其上方的元素,而将下方的元素置为零。

偏移对角线示例

如果我们设置 diagonal1,则只保留主对角线上方的元素:

复制代码
upper_triangular = torch.triu(A, diagonal=1)

print(upper_triangular)

输出为:

复制代码
tensor([[0, 2, 3],
        [0, 0, 6],
        [0, 0, 0]])

应用场景

  • 矩阵运算 : torch.triu 在需要使用上三角矩阵进行特定计算时很有用,比如 Cholesky 分解、图卷积中的邻接矩阵处理。
  • 屏蔽下三角部分: 在一些序列处理任务中,常用上三角掩码来忽略无关的值,例如在自注意力机制中用来避免提前看到未来的序列。
相关推荐
芯片SIPI设计3 小时前
面向3D IC AI芯片中UCIe 电源传输与电源完整性的系统分析挑战与解决方案
人工智能·3d
计算衎3 小时前
Jenkins上实现CI集成软件信息Teams群通知案例实现。
python·jenkins·1024程序员节·microsoft azure·teams消息群通知·微软 graph api
浆果02073 小时前
【图像超分】论文复现:轻量化超分 | RLFN的Pytorch源码复现,跑通源码,整合到EDSR-PyTorch中进行训练、测试
人工智能·python·深度学习·超分辨率重建·1024程序员节
CV实验室3 小时前
TPAMI 2025 | 从分离到融合:新一代3D场景技术实现双重能力提升!
人工智能·计算机视觉·3d
IT_陈寒3 小时前
SpringBoot 3.2 实战:这5个新特性让你的开发效率提升50%!
前端·人工智能·后端
加油吧zkf4 小时前
深度可分离卷积
人工智能·python·深度学习·神经网络·计算机视觉
DKunYu4 小时前
2.2softmax回归
pytorch·python·深度学习·1024程序员节
材料科学研究4 小时前
量子计算与AI融合:材料科学新突破
人工智能·量子计算·dft·第一性原理
w0000064 小时前
YOLOv4
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
2401_841495645 小时前
【机器学习】k近邻法
人工智能·python·机器学习·分类··knn·k近邻算法