torch.all

torch.all(input: Tensor) → Tensor

测试 input 张量中所有元素是否都评估为 True。

注意

此函数与 NumPy 的行为一致，在返回输出时，对于所有支持的 dtype，返回 bool 类型的 dtype，除了 uint8。对于 uint8，输出 dtype 本身为 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 的 input 的每一行，如果行中的所有元素都评估为 True，则返回 True，否则返回 False。

如果 keepdim 等于 True ，则输出张量的大小与 input 相同，除了在维度 dim 上大小为 1。否则， dim 被挤压（见 torch.squeeze() ），结果输出张量维度减少 1（或 len(dim) ）。

参数:

• input (Tensor) – 输入张量。

• dim (int 或 int 的元组) – 要减少的维度或维度。

• keepdim（布尔值）- 输出张量是否保留了 dim 。

关键字参数:

输出（张量，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)