比较与torch.all的功能差异

以下映射关系均可参考本文。

PyTorch APIs	MindSpore APIs
torch.all	mindspore.ops.all
torch.Tensor.all	mindspore.Tensor.all

torch.all

torch.all(input, dim, keepdim=False, *, out=None) -> Tensor

更多内容详见torch.all。

mindspore.ops.all

mindspore.ops.all(x, axis=(), keep_dims=False) -> Tensor

更多内容详见mindspore.ops.all。

差异对比

PyTorch：根据指定 dim，对 input 的元素进行逻辑与。keepdim 控制输出和输入的维度是否相同。out 可以获取输出。

MindSpore：根据指定 axis，对 x 的元素进行逻辑与。keep_dims 功能和PyTorch一致。MindSpore没有 out 参数。MindSpore的 axis 有默认值，在 axis 是默认值情况下，对 x 所有元素进行逻辑与。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数1	input	x	功能一致，参数名不同
	参数2	dim	axis	PyTorch必须传入 `dim` 且只能传入一个整数，MindSpore的 `axis` 可以传入整数，整数的tuple或整数的list
	参数3	keepdim	keep_dims	功能一致，参数名不同
	参数4	out	-	PyTorch的 `out` 可以获取输出，MindSpore无此参数

代码示例

# PyTorch
import torch

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

# MindSpore
import mindspore

x = mindspore.Tensor([[False, True, False, True], [False, True, False, False]])
print(mindspore.ops.all(x, axis=0, keep_dims=True))
# [[False  True False False]]