torch.all¶

torch.all(input) → 张量¶

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，返回所有支持的数据类型（除了uint8）的bool类型的输出。对于uint8，输出的数据类型是uint8本身。

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) → 张量

对于给定维度 dim 中的每一行 input，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 是 True，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 被压缩（参见 torch.squeeze()），导致输出张量减少1（或 len(dim)）个维度。

Parameters

输入 (张量) – 输入张量。
dim (int 或 tuple 的 ints) – 要减少的维度或多个维度。
keepdim (布尔值) – 输出张量是否保留dim。

Keyword Arguments

输出 (张量, 可选) – 输出张量。

示例：

>>> a = torch.rand(4, 2).bool()
>>> a
张量([[真, 真],
        [真, 假],
        [真, 真],
        [真, 真]], dtype=torch.bool)
>>> torch.all(a, dim=1)
张量([ 真, 假,  真,  真], dtype=torch.bool)
>>> torch.all(a, dim=0)
张量([ 真, 假], dtype=torch.bool)