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全部在 PyTorch 中

聖光之護

发布： 2025-01-02 21:22:48

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pytorch 的 torch.all() 函数详解及示例

本文将详细解释 PyTorch 中 torch.all() 函数的功能、参数以及使用方法，并提供丰富的代码示例进行说明。 torch.all() 用于检查张量中所有元素是否都为真 (True)。

全部在 PyTorch 中

函数功能:

torch.all() 函数用于判断一个张量或多个张量中的所有元素是否都为 True。如果所有元素都为 True，则返回 True；否则返回 False。该函数可以处理不同维度的张量，并支持指定维度进行检查。

参数:

input (Tensor): 输入张量，可以是整数、浮点数、复数或布尔类型的张量。这是必需参数。
dim (int, tuple of ints, optional): 指定要沿哪个维度进行检查。如果未指定，则检查所有元素。可以是整数、整数元组或整数列表。
keepdim (bool, optional): 如果为 True，则输出张量的维度与输入张量相同；否则，输出张量的维度会减少 dim 指定的维度数。默认为 False。
out (Tensor, optional): 可选的输出张量。

返回值:

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如果 input 为空张量，则返回一个形状与 input 相同的布尔张量，其中所有元素为 True。
如果 input 非空，并且 dim 未指定，则返回一个标量布尔值。
如果 input 非空，并且 dim 已指定，则返回一个布尔张量，其维度比 input 少 dim 指定的维度数。

代码示例:

以下代码示例演示了 torch.all() 函数在不同场景下的使用方法：

<code class="python">import torch

# 一维张量
my_tensor = torch.tensor([True, False, True, False])
print(torch.all(input=my_tensor))  # False

# 二维张量，检查所有元素
my_tensor = torch.tensor([[True, False, True, False],
                          [True, False, True, False]])
print(torch.all(input=my_tensor))  # False

# 二维张量，指定维度
print(torch.all(input=my_tensor, dim=0))  # tensor([ True, False,  True, False])
print(torch.all(input=my_tensor, dim=1))  # tensor([False, False])

# 使用 keepdim 参数
print(torch.all(input=my_tensor, dim=1, keepdim=True)) # tensor([[False], [False]])

# 空张量
my_tensor = torch.tensor([[]])
print(torch.all(input=my_tensor))  # tensor(True)
print(torch.all(input=my_tensor, dim=0)) # tensor([], dtype=torch.bool)
print(torch.all(input=my_tensor, dim=1)) # tensor([True])

# 数值张量
my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2, 3],
                          [4, 5, 6, 7]])
print(torch.all(input=my_tensor)) # False (因为包含0)

# 复数张量
my_tensor = torch.tensor([[0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j],
                          [4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+0.j]])
print(torch.all(input=my_tensor)) # False (因为包含0)

</code>

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这些示例涵盖了不同类型的张量以及 dim 和 keepdim 参数的使用方法，有助于理解 torch.all() 函数的灵活性和功能。记住，任何包含 False 或 0 的张量，torch.all() 都会返回 False。

希望这些解释和示例能够帮助您更好地理解和使用 PyTorch 的 torch.all() 函数。

以上就是全部在 PyTorch 中的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！