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法律研究如何在 PyTorch 中比較兩個張量？
要在 PyTorch 中逐元素比較兩個張量，我們使用 **torch.eq()** 方法。它比較相應的元素，如果兩個元素相同則返回 **“True”**，否則返回 **“False”**。我們可以比較具有相同或不同維度的兩個張量，但兩個張量的大小必須在非單例維度上匹配。
步驟
匯入所需的庫。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 庫是 **torch**。確保您已經安裝了它。
建立一個 PyTorch 張量並列印它。
計算 **torch.eq(input1, input2)**。它返回一個包含 **“True”** 和/或 **“False”** 的張量。它逐元素比較張量，如果相應元素相等則返回 True，否則返回 False。
列印返回的張量。
示例 1
下面的 Python 程式演示瞭如何逐元素比較兩個一維張量。
# import necessary library
import torch
# Create two tensors
T1 = torch.Tensor([2.4,5.4,-3.44,-5.43,43.5])
T2 = torch.Tensor([2.4,5.5,-3.44,-5.43, 43])
# print above created tensors
print("T1:", T1)
print("T2:", T2)
# Compare tensors T1 and T2 element-wise
print(torch.eq(T1, T2))輸出
T1: tensor([ 2.4000, 5.4000, -3.4400, -5.4300, 43.5000]) T2: tensor([ 2.4000, 5.5000, -3.4400, -5.4300, 43.0000]) tensor([ True, False, True, True, False])
示例 2
下面的 Python 程式演示瞭如何逐元素比較兩個二維張量。
# import necessary library
import torch
# create two 4x3 2D tensors
T1 = torch.Tensor([[2,3,-32],
[43,4,-53],
[4,37,-4],
[3,75,34]])
T2 = torch.Tensor([[2,3,-32],
[4,4,-53],
[4,37,4],
[3,-75,34]])
# print above created tensors
print("T1:", T1)
print("T2:", T2)
# Conpare tensors T1 and T2 element-wise
print(torch.eq(T1, T2))輸出
T1: tensor([[ 2., 3., -32.], [ 43., 4., -53.], [ 4., 37., -4.], [ 3., 75., 34.]]) T2: tensor([[ 2., 3., -32.], [ 4., 4., -53.], [ 4., 37., 4.], [ 3., -75., 34.]]) tensor([[ True, True, True], [False, True, True], [ True, True, False], [ True, False, True]])
示例 3
下面的 Python 程式演示瞭如何逐元素比較一維張量和二維張量。
# import necessary library
import torch
# Create two tensors
T1 = torch.Tensor([2.4,5.4,-3.44,-5.43,43.5])
T2 = torch.Tensor([[2.4,5.5,-3.44,-5.43, 7],
[1.0,5.4,3.88,4.0,5.78]])
# Print above created tensors
print("T1:", T1)
print("T2:", T2)
# Compare the tensors T1 and T2 element-wise
print(torch.eq(T1, T2))輸出
T1: tensor([ 2.4000, 5.4000, -3.4400, -5.4300, 43.5000]) T2: tensor([[ 2.4000, 5.5000, -3.4400, -5.4300, 7.0000], [ 1.0000, 5.4000, 3.8800, 4.0000, 5.7800]]) tensor([[ True, False, True, True, False], [False, True, False, False, False]])
更新於：2021年11月6日
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