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)
input (Tensor): 输入张量，可以是整数、浮点数、复数或布尔类型的张量。这是必需参数。dim (int, tuple of ints, or None, optional): 指定要沿哪个维度进行 reduction（约简）。如果为 None，则会对整个张量进行 reduction。keepdim (bool, optional): 如果为 True，则输出张量的维度将与输入张量保持一致，只是 reduction 维度的 size 为 1；如果为 False（默认），则 reduction 维度将被移除。out (Tensor, optional): 输出张量。如果提供，则结果将写入此张量。
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：
如果 dim 为 None，则返回一个标量 False。如果 dim 指定了维度，则返回一个空张量，其数据类型为 torch.bool。
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。
以上就是PyTorch 中的任何一个的详细内容，更多请关注范的资源库其它相关文章！
转载请注明：范的资源库 » PyTorch中的任何一个
