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eq und ne in PyTorch

Susan Sarandon

Freigeben： 2024-11-05 19:12:02

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eq and ne in PyTorch

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*Memos:

Mein Beitrag erklärt gt() und lt().
Mein Beitrag erklärt ge() und le().
Mein Beitrag erklärt isclose() und equal().

eq() kann prüfen, ob die null oder mehr Elemente des 1. 0D- oder mehr D-Tensors elementweise gleich den null oder mehr Elementen des 2. 0D oder mehr D-Tensors sind, und den 0D oder mehr D-Tensor von erhalten Null oder mehr Elemente, wie unten gezeigt:

*Memos:

eq() kann mit Torch oder einem Tensor verwendet werden.
Das 1. Argument (Eingabe) mit Torch oder unter Verwendung eines Tensors (Required-Type:Tensor von int, float, complex oder bool).
Das 2. Argument mit Torch oder das 1. Argument mit einem Tensor ist other(Required-Type:Tensor oder Skalar von int, float, complex oder bool).
Es gibt kein Argument mit Torch(Optional-Default:None-Type:tensor): *Memos:
- out= muss verwendet werden.
- Mein Beitrag erklärt unser Argument.
Das Ergebnis ist der höhere D-Tensor, der mehr Elemente enthält.

import torch

tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3])
tensor2 = torch.tensor([7, 0, 3])

torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.eq(other=tensor2)
torch.eq(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([False, True, True])

tensor1 = torch.tensor(5)
tensor2 = torch.tensor([[3, 5, 4],
                        [6, 3, 5]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
torch.eq(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([[False, True, False],
#         [False, False, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=3)
# tensor(False)

torch.eq(input=tensor2, other=3)
# tensor([[True, False, False],
#         [False, True, False]])

tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3])
tensor2 = torch.tensor([[5, 5, 5],
                        [0, 0, 0],
                        [3, 3, 3]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
torch.eq(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([[True, False, False],
#         [False, True, False], 
#         [False, False, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=3)
# tensor([False, False, True])

torch.eq(input=tensor2, other=3)
# tensor([[False, False, False],
#         [False, False, False],
#         [True, True, True]])

tensor1 = torch.tensor([5., 0., 3.])
tensor2 = torch.tensor([[5., 5., 5.],
                        [0., 0., 0.],
                        [3., 3., 3.]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[True, False, False],
#         [False, True, False], 
#         [False, False, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=3.)
# tensor([False, False, True])

tensor1 = torch.tensor([5.+0.j, 0.+0.j, 3.+0.j])
tensor2 = torch.tensor([[5.+0.j, 5.+0.j, 5.+0.j],
                        [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
                        [3.+0.j, 3.+0.j, 3.+.0j]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[True, False, False],
#         [False, True, False],
#         [False, False, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=3.+0.j)
# tensor([False, False, True])

tensor1 = torch.tensor([True, False, True])
tensor2 = torch.tensor([[True, False, True],
                        [False, True, False],
                        [True, False, True]])
torch.eq(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[True, True, True],
#         [False, False, False],
#         [True, True, True]])

torch.eq(input=tensor1, other=True)
# tensor([True, False, True])

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ne() kann prüfen, ob die null oder mehr Elemente des 1. 0D- oder mehr D-Tensors elementweise nicht gleich den null oder mehr Elementen des 2. 0D oder mehr D-Tensors sind, und so den 0D oder mehr D-Tensor erhalten aus null oder mehr Elementen, wie unten gezeigt:

*Memos:

ne() kann mit Torch oder einem Tensor verwendet werden.
Das 1. Argument (Eingabe) mit Torch oder unter Verwendung eines Tensors (Required-Type:Tensor von int, float, complex oder bool).
Das 2. Argument mit Torch oder das 1. Argument mit einem Tensor ist other(Required-Type:Tensor oder Skalar von int, float, complex oder bool).
Es gibt kein Argument mit Torch(Optional-Default:None-Type:tensor): *Memos:
- out= muss verwendet werden.
- Mein Beitrag erklärt unser Argument.
not_equal() ist der Alias von ne().

import torch

tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3])
tensor2 = torch.tensor([7, 0, 3])

torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
tensor1.ne(other=tensor2)
torch.ne(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([True, False, False])

tensor1 = torch.tensor(5)
tensor2 = torch.tensor([[3, 5, 4],
                        [6, 3, 5]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
torch.ne(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([[True, False, True],
#         [True, True, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=3)
# tensor(True)

torch.ne(input=tensor2, other=3)
# tensor([[False, True, True],
#         [True, False, True]])

tensor1 = torch.tensor([5, 0, 3])
tensor2 = torch.tensor([[5, 5, 5],
                        [0, 0, 0],
                        [3, 3, 3]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
torch.ne(input=tensor2, other=tensor1)
# tensor([[False, True, True],
#         [True, False, True],
#         [True, True, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=3)
# tensor([True, True, False])

torch.ne(input=tensor2, other=3)
# tensor([[True, True, True],
#         [True, True, True],
#         [False, False, False]])

tensor1 = torch.tensor([5., 0., 3.])
tensor2 = torch.tensor([[5., 5., 5.],
                        [0., 0., 0.],
                        [3., 3., 3.]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[False, True, True],
#         [True, False, True],
#         [True, True, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=3.)
# tensor([True, True, False])

tensor1 = torch.tensor([5.+0.j, 0.+0.j, 3.+0.j])
tensor2 = torch.tensor([[5.+0.j, 5.+0.j, 5.+0.j],
                        [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
                        [3.+0.j, 3.+0.j, 3.+.0j]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[False, True, True],
#         [True, False, True],
#         [True, True, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=3.+0.j)
# tensor([True, True, False])

tensor1 = torch.tensor([True, False, True])
tensor2 = torch.tensor([[True, False, True],
                        [False, True, False],
                        [True, False, True]])
torch.ne(input=tensor1, other=tensor2)
# tensor([[False, False, False],
#         [True, True, True],
#         [False, False, False]])

torch.ne(input=tensor1, other=True)
# tensor([False, True, False])

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