PyTorch 中的 eq 和 ne

百变鹏仔 5天前 #Python

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*备忘录：

eq() 可以检查第一个 0d 或更多 d 张量的零个或多个元素是否等于第二个 0d 或更多 d 张量的零个或多个元素，得到 0d 或更多 d 张量零个或多个元素，如下所示：

*备忘录：

结果是具有更多元素的更高 d 张量。

import torchtensor1 = 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() 可以按元素检查第一个 0d 或更多 d 张量的零个或多个元素是否不等于第二个 0d 或更多 d 张量的零个或多个元素，得到 0d 或更多 d 张量零个或多个元素，如下所示：

*备忘录：

not_equal() 是 ne() 的别名。

import torchtensor1 = 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])

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