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*Mein Beitrag erklärt any().

all() kann prüfen, ob alle Elemente eines 0D- oder mehr D-Tensors wahr sind, und den 0D- oder mehr D-Tensor von null oder mehr Elementen erhalten, wie unten gezeigt:

*Memos:

• all() kann mit Torch oder einem Tensor verwendet werden.
• Das 1. Argument (Eingabe) mit Torch oder unter Verwendung eines Tensors (Required-Type:Tensor von int, float, complex oder bool).
• Das 2. Argument mit Torch oder das 1. Argument mit einem Tensor ist dim(Optional-Type:int, tuple of int oder list of int).
• Das 3. Argument mit Torch oder das 2. Argument mit einem Tensor ist keepdim(Optional-Default:False-Type:bool). *Mein Beitrag erklärt das Keepdim-Argument.
• Es gibt kein Argument mit Torch(Optional-Default:None-Type:tensor): *Memos:
  • out= muss verwendet werden.
  • Mein Beitrag erklärt unser Argument.
• Ein leerer Tensor gibt ein Wahr eines 1D- oder mehr D-Tensors oder eines leeren 1D- oder mehr D-Tensors zurück.

import torch

my_tensor = torch.tensor(True)

torch.all(input=my_tensor)
my_tensor.all()
torch.all(input=my_tensor, dim=0)
torch.all(input=my_tensor, dim=-1)
torch.all(input=my_tensor, dim=(0,))
torch.all(input=my_tensor, dim=(-1,))
# tensor(True)

my_tensor = torch.tensor([True, False, True, False])

torch.all(input=my_tensor)
torch.all(input=my_tensor, dim=0)
torch.all(input=my_tensor, dim=-1)
torch.all(input=my_tensor, dim=(0,))
torch.all(input=my_tensor, dim=(-1,))
# tensor(False)

my_tensor = torch.tensor([[True, False, True, False],
                          [True, False, True, False]])
torch.all(input=my_tensor)
torch.all(input=my_tensor, dim=(0, 1))
torch.all(input=my_tensor, dim=(0, -1))
torch.all(input=my_tensor, dim=(1, 0))
torch.all(input=my_tensor, dim=(1, -2))
torch.all(input=my_tensor, dim=(-1, 0))
torch.all(input=my_tensor, dim=(-1, -2))
torch.all(input=my_tensor, dim=(-2, 1))
torch.all(input=my_tensor, dim=(-2, -1))
# tensor(False)

torch.all(input=my_tensor, dim=0)
torch.all(input=my_tensor, dim=(0,))
torch.all(input=my_tensor, dim=-2)
# tensor([True, False, True, False])

torch.all(input=my_tensor, dim=1)
torch.all(input=my_tensor, dim=-1)
torch.all(input=my_tensor, dim=(-1,))
# tensor([False, False])

my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2, 3],
                          [4, 5, 6, 7]])
torch.all(input=my_tensor)
# tensor(False)

my_tensor = torch.tensor([[0., 1., 2., 3.],
                          [4., 5., 6., 7.]])
torch.all(input=my_tensor)
# tensor(False)

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]])
torch.all(input=my_tensor)
# tensor(False)

my_tensor = torch.tensor([[]])

torch.all(input=my_tensor)
# tensor(True)

torch.all(input=my_tensor, dim=0)
torch.all(input=my_tensor, dim=-2)
# tensor([], dtype=torch.bool)

torch.all(input=my_tensor, dim=1)
torch.all(input=my_tensor, dim=-1)
# tensor([True])

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonalles in PyTorch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!