torch.any¶

torch.any(input) → 张量¶

测试input中的任何元素是否评估为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.any(a)
tensor(True, dtype=torch.bool)
>>> a = torch.arange(0, 3)
>>> a
tensor([0, 1, 2])
>>> torch.any(a)
tensor(True)

torch.any(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → 张量

对于给定维度 dim 中的每一行 input，如果该行中的任何元素评估为 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.randn(4, 2) < 0
>>> a
tensor([[ True,  True],
        [False,  True],
        [ True,  True],
        [False, False]])
>>> torch.any(a, 1)
tensor([ True,  True,  True, False])
>>> torch.any(a, 0)
tensor([True, True])