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link管理  ›  mindspore.dataset.transforms.Mask — MindSpore master documentation
https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r1.8/api_python/dataset_transforms/mindspore.dataset.transforms.Mask.html
眼睛小的烈马
7 月前
  • mindspore.dataset.transforms.Compose
  • mindspore.dataset.transforms.Concatenate
  • mindspore.dataset.transforms.Duplicate
  • mindspore.dataset.transforms.Fill
  • mindspore.dataset.transforms.Mask
  • mindspore.dataset.transforms.OneHot
  • mindspore.dataset.transforms.PadEnd
  • mindspore.dataset.transforms.RandomApply
  • mindspore.dataset.transforms.RandomChoice
  • mindspore.dataset.transforms.RandomOrder
  • mindspore.dataset.transforms.Slice
  • mindspore.dataset.transforms.TypeCast
  • mindspore.dataset.transforms.Unique
  • mindspore.dataset.vision
  • mindspore.mindrecord
  • mindspore.nn
  • mindspore.nn.probability
  • mindspore.nn.transformer
  • mindspore.numpy
  • mindspore.ops
  • mindspore.ops.functional
  • mindspore.parallel.nn
  • mindspore.scipy
  • mindspore.boost
  • C++ API↗

    • API映射

  • PyTorch与MindSpore
  • TensorFlow与MindSpore
  • 网络脚本分析
  • 网络脚本开发
  • 网络迁移调试实例
  • 第三方框架迁移使用
  • 分布式配置

    • RELEASE NOTES

  • Release Notes
    • class mindspore.dataset.transforms. Mask ( operator , constant , dtype = mstype.bool_ ) [源代码]

    用给条件判断输入Tensor的内容，并返回一个掩码Tensor。Tensor中任何符合条件的元素都将被标记为True，否则为False。

  • operator ( mindspore.dataset.transforms.Relational ) - 关系操作符，可以取值为Relational.EQ、Relational.NE、Relational.LT、Relational.GT、Relational.LE、Relational.GE。以Relational.EQ为例，将找出Tensor中与 constant 相等的元素。

  • constant (Union[str, int, float, bool]) - 与输入Tensor进行比较的基准值。

  • dtype ( mindspore.dtype , 可选) - 生成的掩码Tensor的数据类型，默认值： mindspore.dtype.bool_ 。

  • TypeError - 参数 operator 类型不为 mindspore.dataset.transforms.Relational 。

  • TypeError - 参数 constant 类型不为str、int、float或bool。

  • TypeError - 参数 dtype 类型不为 mindspore.dtype 。

    • 支持平台：

    CPU 

    >>> from mindspore.dataset.transforms import Relational
>>> # Data before
>>> # |  col   |
>>> # +---------+
>>> # | [1,2,3] |
>>> # +---------+
>>> data = [[1, 2, 3]]
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, ["col"])
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms.Mask(Relational.EQ, 2))
>>> # Data after
>>> # |       col         |
>>> # +--------------------+
>>> # | [False,True,False] |
>>> # +--------------------+
     
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