pytorch 的 torch.all() 函数详解及示例
本文将详细解释 PyTorch 中 torch.all() 函数的功能、参数以及使用方法，并提供丰富的代码示例进行说明。 torch.all() 用于检查张量中所有元素是否都为真 (True)。
函数功能:
torch.all() 函数用于判断一个张量或多个张量中的所有元素是否都为 True。 如果所有元素都为 True，则返回 True；否则返回 False。该函数可以处理不同维度的张量，并支持指定维度进行检查。
参数:
-
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, optional): 指定要沿哪个维度进行检查。如果未指定，则检查所有元素。 可以是整数、整数元组或整数列表。 -
keepdim(bool, optional): 如果为 True，则输出张量的维度与输入张量相同；否则，输出张量的维度会减少dim指定的维度数。默认为 False。 -
out(Tensor, optional): 可选的输出张量。
返回值:
- 如果
input为空张量，则返回一个形状与input相同的布尔张量，其中所有元素为 True。 - 如果
input非空，并且dim未指定，则返回一个标量布尔值。 - 如果
input非空，并且dim已指定，则返回一个布尔张量，其维度比input少dim指定的维度数。
代码示例:
以下代码示例演示了 torch.all() 函数在不同场景下的使用方法：
import torch
# 一维张量
my_tensor = torch.tensor([True, False, True, False])
print(torch.all(input=my_tensor)) # False
# 二维张量，检查所有元素
my_tensor = torch.tensor([[True, False, True, False],
[True, False, True, False]])
print(torch.all(input=my_tensor)) # False
# 二维张量，指定维度
print(torch.all(input=my_tensor, dim=0)) # tensor([ True, False, True, False])
print(torch.all(input=my_tensor, dim=1)) # tensor([False, False])
# 使用 keepdim 参数
print(torch.all(input=my_tensor, dim=1, keepdim=True)) # tensor([[False], [False]])
# 空张量
my_tensor = torch.tensor([[]])
print(torch.all(input=my_tensor)) # tensor(True)
print(torch.all(input=my_tensor, dim=0)) # tensor([], dtype=torch.bool)
print(torch.all(input=my_tensor, dim=1)) # tensor([True])
# 数值张量
my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]])
print(torch.all(input=my_tensor)) # False (因为包含0)
# 复数张量
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.all(input=my_tensor)) # False (因为包含0)
这些示例涵盖了不同类型的张量以及 dim 和 keepdim 参数的使用方法，有助于理解 torch.all() 函数的灵活性和功能。 记住，任何包含 False 或 0 的张量，torch.all() 都会返回 False。
希望这些解释和示例能够帮助您更好地理解和使用 PyTorch 的 torch.all() 函数。
