torch.all

torch.all(input: Tensor) → Tensor

测试 input 中的所有元素是否都评估为 True。

注意

此函数匹配 NumPy 的行为，对于除 uint8 之外的所有受支持的 dtype，返回 dtype 为 bool 的输出。对于 uint8，输出的 dtype 本身就是 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

对于给定维度 dim 中 input 的每一行，如果该行中的所有元素都评估为 True，则返回 True，否则返回 False。

如果 keepdim 为 True，则输出张量的大小与 input 相同，只是在维度 dim 中的大小为 1。否则，dim 会被压缩（请参阅 torch.squeeze()），从而导致输出张量的维度减少 1 个（或 len(dim) 个）。

参数

• input (Tensor) – 输入张量。

• dim (int 或 ints 元组) – 要缩减的维度。

• keepdim (bool) – 输出张量是否保留 dim。

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 输出张量。

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)