torch.all

torch.all(input: Tensor) → Tensor

測試 input 中的所有元素是否都評估為 True。

注意

此函式在返回輸出的 dtype 時，與 NumPy 的行為一致，對於除 uint8 之外的所有支援的 dtype，返回 bool 型別。對於 uint8，輸出的 dtype 仍為 uint8。

示例

>>> a = torch.rand(1, 2).bool()
>>> a
tensor([[False, True]], dtype=torch.bool)
>>> torch.all(a)
tensor(False, dtype=torch.bool)
>>> a = torch.arange(0, 3)
>>> a
tensor([0, 1, 2])
>>> torch.all(a)
tensor(False)

torch.all(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → Tensor

對於給定維度 dim 中 input 的每一行，如果該行中的所有元素都評估為 True 則返回 True，否則返回 False。

如果 keepdim 為 True，則輸出張量的大小與 input 相同，但在維度 dim 處大小為 1。否則，dim 會被壓縮（參見 torch.squeeze()），導致輸出張量的維度減少 1 (或 len(dim))。

引數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• dim (int or tuple of ints) – 要縮減的維度或多個維度。

• keepdim (bool) – 輸出張量是否保留維度 dim。

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

示例

>>> a = torch.rand(4, 2).bool()
>>> a
tensor([[True, True],
        [True, False],
        [True, True],
        [True, True]], dtype=torch.bool)
>>> torch.all(a, dim=1)
tensor([ True, False,  True,  True], dtype=torch.bool)
>>> torch.all(a, dim=0)
tensor([ True, False], dtype=torch.bool)