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*Mein Beitrag erklärt alles().
any() kann prüfen, ob 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:
- any() 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 Falsch eines 1D- oder mehr D-Tensors oder eines leeren 1D- oder mehr D-Tensors zurück.
import torch my_tensor = torch.tensor(True) torch.any(input=my_tensor) my_tensor.any() torch.any(input=my_tensor, dim=0) torch.any(input=my_tensor, dim=-1) torch.any(input=my_tensor, dim=(0,)) torch.any(input=my_tensor, dim=(-1,)) # tensor(True) torch.any(input=my_tensor, dim=0, keepdim=True) # tensor(True) my_tensor = torch.tensor([True, False, True, False]) torch.any(input=my_tensor) torch.any(input=my_tensor, dim=0) torch.any(input=my_tensor, dim=-1) torch.any(input=my_tensor, dim=(0,)) torch.any(input=my_tensor, dim=(-1,)) # tensor(True) torch.any(input=my_tensor, dim=0, keepdim=True) # tensor([True]) my_tensor = torch.tensor([[True, False, True, False], [True, False, True, False]]) torch.any(input=my_tensor) torch.any(input=my_tensor, dim=(0, 1)) torch.any(input=my_tensor, dim=(0, -1)) torch.any(input=my_tensor, dim=(1, 0)) torch.any(input=my_tensor, dim=(1, -2)) torch.any(input=my_tensor, dim=(-1, 0)) torch.any(input=my_tensor, dim=(-1, -2)) torch.any(input=my_tensor, dim=(-2, 1)) torch.any(input=my_tensor, dim=(-2, -1)) # tensor(True) torch.any(input=my_tensor, dim=0) torch.any(input=my_tensor, dim=(0,)) torch.any(input=my_tensor, dim=-2) # tensor([True, False, True, False]) torch.any(input=my_tensor, dim=1) torch.any(input=my_tensor, dim=-1) torch.any(input=my_tensor, dim=(-1,)) # tensor([True, True]) torch.any(input=my_tensor, dim=0, keepdim=True) # tensor([[True, False, True, False]]) my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) torch.any(input=my_tensor) # tensor(True) my_tensor = torch.tensor([[0., 1., 2., 3.], [4., 5., 6., 7.]]) torch.any(input=my_tensor) # tensor(True) 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.any(input=my_tensor) # tensor(True) my_tensor = torch.tensor([[]]) torch.any(input=my_tensor) # tensor(False) torch.any(input=my_tensor, dim=0) torch.any(input=my_tensor, dim=-2) # tensor([], dtype=torch.bool) torch.any(input=my_tensor, dim=1) torch.any(input=my_tensor, dim=-1) # tensor([False])
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonirgendein in PyTorch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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