PyTorch 中的任何一个

请我喝杯咖啡☕

*我的帖子解释了所有()。

any() 可以检查 0D 或更多 D 张量的任何元素是否为 True，得到零个或更多元素的 0D 或更多 D 张量，如下所示：

*备忘录：

• any() 可以与 torch 或张量一起使用。
• 第一个参数（输入）使用 torch 或使用张量（必需类型：int、float、complex 或 bool 的张量）。
• 带有 torch 的第二个参数或带有张量的第一个参数是暗淡的（可选类型：int、int 元组或 int 列表）。
• 带有 torch 的第三个参数或带有张量的第二个参数是 keepdim(Optional-Default:False-Type:bool)。 *我的帖子解释了 keepdim 的论点。
• torch 存在 out 参数（可选-默认：无-类型：张量）： *备注：
  • 必须使用 out=。
  • 我的帖子解释了论点。
• 空张量返回 1D 或更多 D 张量或空的 1D 或更多 D 张量的 False。

import torch

my_tensor = torch.tensor(True)

torch.any(input=my_tensor)
my_tensor.any()
torch.any(input=my_tensor, dim=0)
torch.any(input=my_tensor, dim=-1)
torch.any(input=my_tensor, dim=(0,))
torch.any(input=my_tensor, dim=(-1,))
# tensor(True)

torch.any(input=my_tensor, dim=0, keepdim=True)
# tensor(True)

my_tensor = torch.tensor([True, False, True, False])

torch.any(input=my_tensor)
torch.any(input=my_tensor, dim=0)
torch.any(input=my_tensor, dim=-1)
torch.any(input=my_tensor, dim=(0,))
torch.any(input=my_tensor, dim=(-1,))
# tensor(True)

torch.any(input=my_tensor, dim=0, keepdim=True)
# tensor([True])

my_tensor = torch.tensor([[True, False, True, False],
                          [True, False, True, False]])
torch.any(input=my_tensor)
torch.any(input=my_tensor, dim=(0, 1))
torch.any(input=my_tensor, dim=(0, -1))
torch.any(input=my_tensor, dim=(1, 0))
torch.any(input=my_tensor, dim=(1, -2))
torch.any(input=my_tensor, dim=(-1, 0))
torch.any(input=my_tensor, dim=(-1, -2))
torch.any(input=my_tensor, dim=(-2, 1))
torch.any(input=my_tensor, dim=(-2, -1))
# tensor(True)

torch.any(input=my_tensor, dim=0)
torch.any(input=my_tensor, dim=(0,))
torch.any(input=my_tensor, dim=-2)
# tensor([True, False, True, False])

torch.any(input=my_tensor, dim=1)
torch.any(input=my_tensor, dim=-1)
torch.any(input=my_tensor, dim=(-1,))
# tensor([True, True])

torch.any(input=my_tensor, dim=0, keepdim=True)
# tensor([[True, False, True, False]])

my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2, 3],
                          [4, 5, 6, 7]])
torch.any(input=my_tensor)
# tensor(True)

my_tensor = torch.tensor([[0., 1., 2., 3.],
                          [4., 5., 6., 7.]])
torch.any(input=my_tensor)
# tensor(True)

my_tensor = torch.tensor([[0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j, 3.+0.j],
                          [4.+0.j, 5.+0.j, 6.+0.j, 7.+0.j]])
torch.any(input=my_tensor)
# tensor(True)

my_tensor = torch.tensor([[]])

torch.any(input=my_tensor)
# tensor(False)

torch.any(input=my_tensor, dim=0)
torch.any(input=my_tensor, dim=-2)
# tensor([], dtype=torch.bool)

torch.any(input=my_tensor, dim=1)
torch.any(input=my_tensor, dim=-1)
# tensor([False])

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