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百变鹏仔 6天前 #Python

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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)

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：

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：

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reductionprint(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reductionprint(torch.any(input=my_tensor, dim=0))  # tensor([True, False, True, False]) 沿0维度reductionprint(torch.any(input=my_tensor, dim=1))  # tensor([True, True]) 沿1维度reductionprint(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])

这段代码涵盖了 any() 函数的各种用法，包括不同维度、数据类型和 keepdim 参数的设置，以及对空张量的处理。通过这些例子，您可以更好地理解和应用 any() 函数来进行张量数据的逻辑判断。记住，非零数值在布尔上下文中被视为 True。

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