커피 한잔 사주세요😄
*메모:
eq()는 첫 번째 0D 이상의 D 텐서의 0개 이상의 요소가 두 번째 0D 이상의 D 텐서의 0개 이상의 요소와 요소별로 동일한지 확인하여 0D 이상의 D 텐서를 가져옵니다. 아래와 같이 0개 이상의 요소가 표시됩니다.
*메모:
import torch tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3]) tensor2 = torch.tensor([7, 0, 3]) torch.eq(input=tensor1, other=tensor2) tensor1.eq(other=tensor2) torch.eq(input=tensor2, other=tensor1) # tensor([False, True, True]) tensor1 = torch.tensor(5) tensor2 = torch.tensor([[3, 5, 4], [6, 3, 5]]) torch.eq(input=tensor1, other=tensor2) torch.eq(input=tensor2, other=tensor1) # tensor([[False, True, False], # [False, False, True]]) torch.eq(input=tensor1, other=3) # tensor(False) torch.eq(input=tensor2, other=3) # tensor([[True, False, False], # [False, True, False]]) tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3]) tensor2 = torch.tensor([[5, 5, 5], [0, 0, 0], [3, 3, 3]]) torch.eq(input=tensor1, other=tensor2) torch.eq(input=tensor2, other=tensor1) # tensor([[True, False, False], # [False, True, False], # [False, False, True]]) torch.eq(input=tensor1, other=3) # tensor([False, False, True]) torch.eq(input=tensor2, other=3) # tensor([[False, False, False], # [False, False, False], # [True, True, True]]) tensor1 = torch.tensor([5., 0., 3.]) tensor2 = torch.tensor([[5., 5., 5.], [0., 0., 0.], [3., 3., 3.]]) torch.eq(input=tensor1, other=tensor2) # tensor([[True, False, False], # [False, True, False], # [False, False, True]]) torch.eq(input=tensor1, other=3.) # tensor([False, False, True]) tensor1 = torch.tensor([5.+0.j, 0.+0.j, 3.+0.j]) tensor2 = torch.tensor([[5.+0.j, 5.+0.j, 5.+0.j], [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j], [3.+0.j, 3.+0.j, 3.+.0j]]) torch.eq(input=tensor1, other=tensor2) # tensor([[True, False, False], # [False, True, False], # [False, False, True]]) torch.eq(input=tensor1, other=3.+0.j) # tensor([False, False, True]) tensor1 = torch.tensor([True, False, True]) tensor2 = torch.tensor([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True]]) torch.eq(input=tensor1, other=tensor2) # tensor([[True, True, True], # [False, False, False], # [True, True, True]]) torch.eq(input=tensor1, other=True) # tensor([True, False, True])
ne()은 첫 번째 0D 이상의 D 텐서의 0개 이상의 요소가 두 번째 0D 이상의 D 텐서의 0개 이상의 요소와 요소별로 같지 않은지 확인하여 0D 이상의 D 텐서를 가져옵니다. 아래와 같이 0개 이상의 요소로 구성됩니다.
*메모:
import torch tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3]) tensor2 = torch.tensor([7, 0, 3]) torch.ne(input=tensor1, other=tensor2) tensor1.ne(other=tensor2) torch.ne(input=tensor2, other=tensor1) # tensor([True, False, False]) tensor1 = torch.tensor(5) tensor2 = torch.tensor([[3, 5, 4], [6, 3, 5]]) torch.ne(input=tensor1, other=tensor2) torch.ne(input=tensor2, other=tensor1) # tensor([[True, False, True], # [True, True, False]]) torch.ne(input=tensor1, other=3) # tensor(True) torch.ne(input=tensor2, other=3) # tensor([[False, True, True], # [True, False, True]]) tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3]) tensor2 = torch.tensor([[5, 5, 5], [0, 0, 0], [3, 3, 3]]) torch.ne(input=tensor1, other=tensor2) torch.ne(input=tensor2, other=tensor1) # tensor([[False, True, True], # [True, False, True], # [True, True, False]]) torch.ne(input=tensor1, other=3) # tensor([True, True, False]) torch.ne(input=tensor2, other=3) # tensor([[True, True, True], # [True, True, True], # [False, False, False]]) tensor1 = torch.tensor([5., 0., 3.]) tensor2 = torch.tensor([[5., 5., 5.], [0., 0., 0.], [3., 3., 3.]]) torch.ne(input=tensor1, other=tensor2) # tensor([[False, True, True], # [True, False, True], # [True, True, False]]) torch.ne(input=tensor1, other=3.) # tensor([True, True, False]) tensor1 = torch.tensor([5.+0.j, 0.+0.j, 3.+0.j]) tensor2 = torch.tensor([[5.+0.j, 5.+0.j, 5.+0.j], [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j], [3.+0.j, 3.+0.j, 3.+.0j]]) torch.ne(input=tensor1, other=tensor2) # tensor([[False, True, True], # [True, False, True], # [True, True, False]]) torch.ne(input=tensor1, other=3.+0.j) # tensor([True, True, False]) tensor1 = torch.tensor([True, False, True]) tensor2 = torch.tensor([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True]]) torch.ne(input=tensor1, other=tensor2) # tensor([[False, False, False], # [True, True, True], # [False, False, False]]) torch.ne(input=tensor1, other=True) # tensor([False, True, False])
위 내용은 PyTorch의 eq와 ne의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!