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PyTorch 中的任何一个

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发布： 2025-01-09 17:55:45

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pytorch 的 any() 函数详解：判断张量元素是否至少有一个为 true

本文将深入探讨 PyTorch 中 any() 函数的用法，并通过示例代码演示其在不同维度和数据类型下的行为。any() 函数用于检查张量中是否存在至少一个 True 值。

函数签名及参数说明:

torch.any(input, dim=None, keepdim=False, *, out=None)

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, or None, optional): 指定要沿哪个维度进行 reduction（约简）。如果为 None，则会对整个张量进行 reduction。
keepdim (bool, optional): 如果为 True，则输出张量的维度将与输入张量保持一致，只是 reduction 维度的 size 为 1；如果为 False（默认），则 reduction 维度将被移除。
out (Tensor, optional): 输出张量。如果提供，则结果将写入此张量。

空张量的处理:

空张量输入将返回一个布尔类型的张量，其形状取决于 dim 参数：

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如果 dim 为 None，则返回一个标量 False。
如果 dim 指定了维度，则返回一个空张量，其数据类型为 torch.bool。

示例代码详解:

以下代码演示了 any() 函数在不同场景下的应用，并对结果进行了详细解释：

<code class="python">import torch

# 0d 张量
my_tensor = torch.tensor(True)
print(torch.any(input=my_tensor))  # tensor(True)

# 1d 张量
my_tensor = torch.tensor([True, False, True, False])
print(torch.any(input=my_tensor))  # tensor(True)
print(torch.any(input=my_tensor, dim=0))  # tensor(True)  对整个张量进行reduction
print(torch.any(input=my_tensor, dim=0, keepdim=True)) # tensor([True]) 保持维度

# 2d 张量
my_tensor = torch.tensor([[True, False, True, False],
                          [True, False, True, False]])
print(torch.any(input=my_tensor))  # tensor(True) 对整个张量进行reduction
print(torch.any(input=my_tensor, dim=0))  # tensor([True, False, True, False]) 沿0维度reduction
print(torch.any(input=my_tensor, dim=1))  # tensor([True, True]) 沿1维度reduction
print(torch.any(input=my_tensor, dim=0, keepdim=True)) # tensor([[True, False, True, False]]) 保持维度

# 数值类型张量
my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2, 3],
                          [4, 5, 6, 7]])
print(torch.any(input=my_tensor))  # tensor(True)  非零值被视为True

# 复数类型张量
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.any(input=my_tensor))  # tensor(True) 非零值被视为True

# 空张量
my_tensor = torch.tensor([[]])
print(torch.any(input=my_tensor))  # tensor(False)
print(torch.any(input=my_tensor, dim=0))  # tensor([], dtype=torch.bool)
print(torch.any(input=my_tensor, dim=1))  # tensor([False])</code>

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