PyTorch 中的 eq 和 ne

請我喝杯咖啡☕

*備忘錄：

• 我的帖子解釋了 gt() 和 lt()。
• 我的帖子解釋了 ge() 和 le()。
• 我的貼文解釋了 isclose() 和 equal()。

eq() 可以檢查第一個0D 或更多D 張量的零個或多個元素是否等於第二個0D 或更多D 張量的零個或多個元素，得到0D 或更多D 張量零個或多個元素，如下所示：

*備忘錄：

• eq() 可以與 torch 或張量一起使用。
• 第一個參數（輸入）使用 torch 或使用張量（必要類型：int、float、complex 或 bool 的張量）。
• 帶有 torch 的第二個參數或帶有張量的第一個參數是其他（必需類型：張量或 int、float、complex 或 bool 標量）。
• torch 存在 out 參數（可選-預設：無-型別：張量）： *備註：
  • 必須使用 out=。
  • 我的貼文解釋了論點。
• 結果是具有更多元素的更高 D 張量。

import torch

tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3])
tensor2 = torch.tensor([7, 0, 3])

torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.eq(other=tensor2)
torch.eq(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([False, True, True])

tensor1 = torch.tensor(5)
tensor2 = torch.tensor([[3, 5, 4],
                        [6, 3, 5]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
torch.eq(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([[False, True, False],
#         [False, False, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=3)
# tensor(False)

torch.eq(input=tensor2, other=3)
# tensor([[True, False, False],
#         [False, True, False]])

tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3])
tensor2 = torch.tensor([[5, 5, 5],
                        [0, 0, 0],
                        [3, 3, 3]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
torch.eq(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([[True, False, False],
#         [False, True, False], 
#         [False, False, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=3)
# tensor([False, False, True])

torch.eq(input=tensor2, other=3)
# tensor([[False, False, False],
#         [False, False, False],
#         [True, True, True]])

tensor1 = torch.tensor([5., 0., 3.])
tensor2 = torch.tensor([[5., 5., 5.],
                        [0., 0., 0.],
                        [3., 3., 3.]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[True, False, False],
#         [False, True, False], 
#         [False, False, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=3.)
# tensor([False, False, True])

tensor1 = torch.tensor([5.+0.j, 0.+0.j, 3.+0.j])
tensor2 = torch.tensor([[5.+0.j, 5.+0.j, 5.+0.j],
                        [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
                        [3.+0.j, 3.+0.j, 3.+.0j]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[True, False, False],
#         [False, True, False],
#         [False, False, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=3.+0.j)
# tensor([False, False, True])

tensor1 = torch.tensor([True, False, True])
tensor2 = torch.tensor([[True, False, True],
                        [False, True, False],
                        [True, False, True]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[True, True, True],
#         [False, False, False],
#         [True, True, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=True)
# tensor([True, False, True])

ne() 可以依元素檢查第一個0D 或更多D 張量的零個或多個元素是否不等於第二個0D 或更多D 張量的零個或多個元素，得到0D或更多D 張量零個或多個元素，如下圖所示：

*備忘錄：

• ne() 可以與 torch 或張量一起使用。
• 第一個參數（輸入）使用 torch 或使用張量（必要類型：int、float、complex 或 bool 的張量）。
• 帶有 torch 的第二個參數或帶有張量的第一個參數是其他（必需類型：張量或 int、float、complex 或 bool 標量）。
• torch 存在 out 參數（可選-預設：無-型別：張量）： *備註：
  • 必須使用 out=。
  • 我的貼文解釋了論點。
• not_equal() 是 ne() 的別名。

import torch

tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3])
tensor2 = torch.tensor([7, 0, 3])

torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.ne(other=tensor2)
torch.ne(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([True, False, False])

tensor1 = torch.tensor(5)
tensor2 = torch.tensor([[3, 5, 4],
                        [6, 3, 5]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
torch.ne(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([[True, False, True],
#         [True, True, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=3)
# tensor(True)

torch.ne(input=tensor2, other=3)
# tensor([[False, True, True],
#         [True, False, True]])

tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3])
tensor2 = torch.tensor([[5, 5, 5],
                        [0, 0, 0],
                        [3, 3, 3]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
torch.ne(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([[False, True, True],
#         [True, False, True],
#         [True, True, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=3)
# tensor([True, True, False])

torch.ne(input=tensor2, other=3)
# tensor([[True, True, True],
#         [True, True, True],
#         [False, False, False]])

tensor1 = torch.tensor([5., 0., 3.])
tensor2 = torch.tensor([[5., 5., 5.],
                        [0., 0., 0.],
                        [3., 3., 3.]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[False, True, True],
#         [True, False, True],
#         [True, True, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=3.)
# tensor([True, True, False])

tensor1 = torch.tensor([5.+0.j, 0.+0.j, 3.+0.j])
tensor2 = torch.tensor([[5.+0.j, 5.+0.j, 5.+0.j],
                        [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
                        [3.+0.j, 3.+0.j, 3.+.0j]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[False, True, True],
#         [True, False, True],
#         [True, True, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=3.+0.j)
# tensor([True, True, False])

tensor1 = torch.tensor([True, False, True])
tensor2 = torch.tensor([[True, False, True],
                        [False, True, False],
                        [True, False, True]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[False, False, False],
#         [True, True, True],
#         [False, False, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=True)
# tensor([False, True, False])

以上是PyTorch 中的 eq 和 ne的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！