Python PyTorch all用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 torch.all 的用法。

用法:

torch.all(input) → Tensor

參數：

• input(Tensor) -輸入張量。

• dim(int) -要減少的維度。

• keepdim(bool) -輸出張量是否保留了dim。

關鍵字參數：

out(Tensor,可選的) -輸出張量。

測試 input 中的所有元素是否評估為 True 。

注意

此函數與 NumPy 的行為相匹配，為除 uint8 之外的所有受支持的數據類型返回數據類型 bool 的輸出。對於uint8，輸出的數據類型是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

對於給定維度 dim 中 input 的每一行，如果該行中的所有元素評估為 True，則返回 True，否則返回 False。

如果 keepdim 是 True ，則輸出張量的大小與 input 相同，但在維度 dim 中它的大小為 1。否則，dim 被擠壓(參見 torch.squeeze() )，結果在比 input 少 1 個維度的輸出張量中。

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)