怎么将一个tensor里的数据都根据条件换成指定数据呢？

比如有一个大小1000的一维tensor数据,数据只有5种情况,0,1,2,3,4.
[0,1,2,3,4,2,3,2,4,1,2,0,1....]

现在给出一个5个数据的列表,比如 [10,1,-1,5,3]

希望tensor里的数据能替换,方法为:
比如tensor的第一个数据是0,那0就作为索引去找到 列表[0]的第一个数据,也就是10,将tensor的第一个数据从0换为10
也就是 tensor[x] = 列表[tensor[x]]

请问,有没有什么高效的替换方法,机器学习里面自定义损失函数时要用到所以希望运行效率高一些.

这样就可以了，望采纳!

a = [0,1,2,3,4,2,3,2,4,1,2,0]
b = [10,1,-1,5,3]
a = list(map(lambda x: b[x], a))
print(a)