pytorch 頻率 過濾 保留高頻 保留低頻

實驗中遇到這樣乙個需求，在[batch_size,seq_length]的二維tensor中，找到每乙個batch_size**現頻率最高的那一項，過濾掉其他項(保持原有形狀)，並獲取其編碼。

例如，輸入序列是[ [1,1,1,2,2],[3,3,4,4,4]], 期望獲得[[1,1,1,0,0]，[0,0,4,4,4]],之後再獲取1和4的embedding表示。(如果想獲得[1,4]也是類似的)，**如下：

import numpy as np

import torch
# 關鍵**，資料會在後面展示 
top_item =
for i in tmp:
array = i.cpu(
).numpy(
) a, cnts = np.unique(array[array !=0]
, return_counts=
true
)[a[cnts.argmax()]
]*20)
x=np.where(tmp.cpu(
).numpy(
)==top_item,tmp.cpu(
).numpy(),
0)top_item_tensor = torch.tensor(x)
.type
(torch.int64)
top_item_emb=self.embedding(top_item_tensor.cuda(
))

top_item是用來鉅鹿中間結果的輔助變數，

如果你的**是在cpu上執行的，請忽略**中的cpu()、cuda()等。

使用到的資料是下面這樣的：

tmp

out[
273]
:tensor([[
912,
912,
912,..
.,0,
0,0]
,[79,
79,79,
...,
0,0,
0],[
342,
871,
342,..
.,0,
0,0]
,...
,[882,
349,
346,..
.,0,
0,0]
,[722,
785,
873,..
.,0,
0,0]
,[785,0,
0,..
.,0,
0,0]
], device=
'cuda:0'
) 
tmp.shape
out[
279]
: torch.size(
[128,20
])top_item_tensor
out[
274]
:tensor([[
912,
912,
912,..
.,0,
0,0]
,[79,
79,79,
...,
0,0,
0],[
342,0,
342,..
.,0,
0,0]
,...
,[0,
0,0,
...,
0,0,
0],[
0,0,
0,..
.,0,
0,0]
,[785,0,
0,..
.,0,
0,0]
])top_item_tensor.shape
out[
278]
: torch.size(
[128,20
])self.embedding
out[
276]
: embedding(
12346,64
)top_item_emb.shape
out[
277]
: torch.size(
[128,1
,64])

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