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本篇內容介紹了“torch.ge()怎么使用”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
函數作用
torch.ge(a,b)比較a,b的大小,a為張量,b可以為和a相同形狀的張量,也可以為一個常數。
代碼示例
>>> import torch >>> a=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) >>> b=torch.Tensor([[2,2,2],[4,5,7]]) >>> b tensor([[2., 2., 2.], [4., 5., 7.]]) >>> torch.ge(a,b) #逐個元素比較 tensor([[0, 1, 1], [1, 1, 0]], dtype=torch.uint8) >>> c=torch.randn(4,4) >>> c tensor([[ 0.3021, 0.5238, -1.2107, 1.3706], [-0.0715, -0.1180, 0.2854, 0.2061], [ 0.7414, 0.2233, -0.4926, -0.6218], [-0.0471, 1.1931, 0.8465, -0.5087]]) >>> d=torch.randn(4,4) >>> d tensor([[-1.9698, 1.8576, 0.2773, 0.6412], [ 1.0153, 0.5828, 0.8718, -0.1757], [ 0.7880, 0.8339, -0.5220, -0.3703], [ 1.3132, 1.4456, 0.7565, -1.1955]]) >>> torch.ge(c,d) tensor([[1, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 1]], dtype=torch.uint8) >>> torch.ge(d,1) #和1比較大小 tensor([[0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [1, 1, 0, 0]], dtype=torch.uint8)
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