torch.all

torch.all(input: Tensor) → Tensor

測試 input 中是否所有元素評估為 True。

注意

此函式符合 NumPy 的行為，為所有支援的 dtype（除了 uint8 之外）傳回 dtype 為 bool 的輸出。對於 uint8，輸出的 dtype 本身就是 uint8。

範例

>>> 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 的每一列，如果該列中的所有元素評估結果為 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，除了在維度 dim 中其大小為 1。 否則，dim 將被壓縮（參見 torch.squeeze()），導致輸出張量的維度減少 1 個（或 len(dim) 個）。

參數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• dim (int 或 int 的 tuple) – 要縮減的維度。

• keepdim (bool) – 輸出張量是否保留 dim。

關鍵字參數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

範例

>>> 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)