python - 将张量中的一些元素随机设置为零(计算时间短)

Question

我有一个形状张量 (3072,1000)它代表我的神经网络中的权重。我想要:

随机将其 60% 的元素设置为零。

更新权重后，保持 60% 的元素为零但再次随机，即与之前的元素不同。

注:我的网络不是通常使用反向传播算法的人工神经网络，但它是大脑中神经元的生物物理模型，所以我使用了特殊的权重更新规则。因此，我认为 pytorch 中的就绪函数(如果有)可能没有帮助。
我尝试了以下代码，它正在工作，但需要很长时间，因为每次更新我的权重张量后，我都必须运行该代码以再次将权重张量设置为 60% 零

row_indices = np.random.choice(np.size(mytensor.weight, 0),
                       replace=False,size=int(np.size(mytensor.weight, 0)* 0.6))
column_indices = np.random.choice(np. size(mytensor.weight, 1),
                       replace=False, size=int(np. size(mytensor.weight, 1) * 0.6))
for r in row_indices:
    for c in column_indices:
        (mytensor.weight)[r][c] = 0

Answer 1

您可以使用 dropout 功能:

import torch.nn.functional as F

my_tensor.weight = F.dropout(my_tensor.weight, p=0.6)