Python PyTorch all用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.all 的用法。

用法:

torch.all(input) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -输入张量。

• dim(int) -要减少的维度。

• keepdim(bool) -输出张量是否保留了dim。

关键字参数：

out(Tensor,可选的) -输出张量。

测试 input 中的所有元素是否评估为 True 。

注意

此函数与 NumPy 的行为相匹配，为除 uint8 之外的所有受支持的数据类型返回数据类型 bool 的输出。对于uint8，输出的数据类型是uint8 本身。

例子：

>>> a = torch.rand(1, 2).bool()
>>> a
tensor([[False, True]], dtype=torch.bool)
>>> torch.all(a)
tensor(False, dtype=torch.bool)
>>> a = torch.arange(0, 3)
>>> a
tensor([0, 1, 2])
>>> torch.all(a)
tensor(False)

torch.all(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → Tensor

对于给定维度 dim 中 input 的每一行，如果该行中的所有元素评估为 True，则返回 True，否则返回 False。

如果 keepdim 是 True ，则输出张量的大小与 input 相同，但在维度 dim 中它的大小为 1。否则，dim 被挤压(参见 torch.squeeze() )，结果在比 input 少 1 个维度的输出张量中。

例子：

>>> a = torch.rand(4, 2).bool()
>>> a
tensor([[True, True],
        [True, False],
        [True, True],
        [True, True]], dtype=torch.bool)
>>> torch.all(a, dim=1)
tensor([ True, False,  True,  True], dtype=torch.bool)
>>> torch.all(a, dim=0)
tensor([ True, False], dtype=torch.bool)