比较与torch.all的差异
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 |
|
参数3 |
keepdim |
keep_dims |
功能一致,参数名不同 |
|
参数4 |
out |
- |
PyTorch的 |
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]]