where¶

paddle. where ( condition, x=None, y=None, name=None ) [源代码] ¶

根据 condition 来选择 x 或 y 中的对应元素来组成新的 Tensor。具体地，

\[\begin{split}out_i = \begin{cases} x_i, & \text{if} \ condition_i \ \text{is} \ True \\ y_i, & \text{if} \ condition_i \ \text{is} \ False \\ \end{cases}.\end{split}\]

注解

numpy.where(condition) 功能与 paddle.nonzero(condition, as_tuple=True) 相同，可以参考 nonzero。

参数¶

condition (Tensor) - 选择 x 或 y 元素的条件。在为 True（非零值）时，选择 x，否则选择 y。

x (Tensor|scalar，可选) - 条件为 True 时选择的 Tensor 或 scalar，数据类型为 float32、float64、int32 或 int64。x 和 y 必须都给出或者都不给出。

y (Tensor|scalar，可选) - 条件为 False 时选择的 Tensor 或 scalar，数据类型为 float32、float64、int32 或 int64。x 和 y 必须都给出或者都不给出。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，形状与 condition 相同，数据类型与 x 和 y 相同。

代码示例¶

          import paddle

x = paddle.to_tensor([0.9383, 0.1983, 3.2, 1.2])
y = paddle.to_tensor([1.0, 1.0, 1.0, 1.0])

out = paddle.where(x>1, x, y)
print(out)
#out: [1.0, 1.0, 3.2, 1.2]

out = paddle.where(x>1)
print(out)
#out: (Tensor(shape=[2, 1], dtype=int64, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
#            [[2],
#             [3]]),)

         