torch.any

torch.any(input: Tensor, *, out: Tensor | None) → Tensor

Проверяет, принимает ли какой-либо элемент в input значение True.

Примечание

Эта функция соответствует поведению NumPy: для всех поддерживаемых типов данных, кроме uint8, она возвращает результат с типом данных bool. Для uint8 тип данных результата совпадает с uint8.

Параметры:

input (Tensor) – входной тензор.

Именованные аргументы:

out (Tensor, optional) – выходной тензор.

Пример:

>>> a = torch.rand(1, 2).bool()
>>> a
tensor([[False, True]], dtype=torch.bool)
>>> torch.any(a)
tensor(True, dtype=torch.bool)
>>> a = torch.arange(0, 3)
>>> a
tensor([0, 1, 2])
>>> torch.any(a)
tensor(True)

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

Для каждой строки input по указанному измерению dim возвращает True, если какой-либо элемент строки принимает значение True, и False в противном случае.

Если keepdim равно True, выходной тензор имеет тот же размер, что и input, за исключением измерений dim, размер которых равен 1. В противном случае dim сжимается (см. torch.squeeze()), и выходной тензор имеет на 1 (или len(dim)) измерение меньше.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int or tuple of ints, optional) – измерение или измерения для редукции. Если None, редукция выполняется по всем измерениям.
• keepdim (bool, optional) – следует ли сохранять dim в выходном тензоре. По умолчанию: False.

Именованные аргументы:

out (Tensor, optional) – выходной тензор.

Пример:

>>> a = torch.randn(4, 2) < 0
>>> a
tensor([[ True,  True],
        [False,  True],
        [ True,  True],
        [False, False]])
>>> torch.any(a, 1)
tensor([ True,  True,  True, False])
>>> torch.any(a, 0)
tensor([True, True])