比较与torch.any的差异

以下映射关系均可参考本文。

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

torch.any

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

更多内容详见torch.any。

mindspore.ops.any

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

更多内容详见mindspore.ops.any。

差异对比

PyTorch：根据指定 dim，对 input 的元素进行逻辑或。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 的元素进行逻辑或。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 所有元素进行逻辑或。

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

# MindSpore
import mindspore

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