torch.ge,torch.gt,torch.le

2023-05-16

torch.ge
torch.ge(input, other, out=None) → Tensor
逐元素比较input和other,即是否 input>=otherinput>=other。

如果两个张量有相同的形状和元素值,则返回True ,否则 False。 第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量

参数:

input (Tensor) – 待对比的张量
other (Tensor or float) – 对比的张量或float值
out (Tensor, optional) – 输出张量。必须为ByteTensor或者与第一个参数tensor相同类型。
返回值: 一个 torch.ByteTensor 张量,包含了每个位置的比较结果(是否 input >= other )。 返回类型: Tensor

例子:

>>> torch.ge(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]))
 1  1
 0  1
[torch.ByteTensor of size 2x2]
torch.gt
torch.gt(input, other, out=None) → Tensor
逐元素比较input和other , 即是否input>otherinput>other 如果两个张量有相同的形状和元素值,则返回True ,否则 False。 第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量

参数:

input (Tensor) – 要对比的张量
other (Tensor or float) – 要对比的张量或float值
out (Tensor, optional) – 输出张量。必须为ByteTensor或者与第一个参数tensor相同类型。
返回值: 一个 torch.ByteTensor 张量,包含了每个位置的比较结果(是否 input >= other )。 返回类型: Tensor

例子:

>>> torch.gt(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]))
 0  1
 0  0
[torch.ByteTensor of size 2x2]
torch.le
torch.le(input, other, out=None) → Tensor
逐元素比较input和other , 即是否input<=otherinput<=other 第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量

参数:

input (Tensor) – 要对比的张量
other (Tensor or float ) – 对比的张量或float值
out (Tensor, optional) – 输出张量。必须为ByteTensor或者与第一个参数tensor相同类型。
返回值: 一个 torch.ByteTensor 张量,包含了每个位置的比较结果(是否 input >= other )。 返回类型: Tensor

例子:

>>> torch.le(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]))
 1  0
 1  1
[torch.ByteTensor of size 2x2]
torch.lt
torch.lt(input, other, out=None) → Tensor
逐元素比较input和other , 即是否 input<otherinput<other

第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量

参数:

input (Tensor) – 要对比的张量
other (Tensor or float ) – 对比的张量或float值
out (Tensor, optional) – 输出张量。必须为ByteTensor或者与第一个参数tensor相同类型。
input: 一个 torch.ByteTensor 张量,包含了每个位置的比较结果(是否 tensor >= other )。 返回类型: Tensor

例子:

>>> torch.lt(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]))
 0  0
 1  0
[torch.ByteTensor of size 2x2]
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

torch.ge,torch.gt,torch.le 的相关文章

随机推荐

  • 【树莓派】死机自动重启、掉线自动重连

    目录 WIFI掉线自动重连 首先查看你的板子硬件型号 拿树莓派去做服务器就要配置下这两项 xff0c 保证随时能够VNC控制 WIFI掉线自动重连 http shumeipai nxez com 2017 01 25 raspberry p
  • open vswitch分析

    Open vSwitch 概述 Open vSwitch xff08 下面简称 OVS xff09 是一个高质量的 多层虚拟交换机 OVS 遵循开源 Apache2 0 许可 xff0c 通过可编程扩展 xff0c OVS 可以实现大规模网
  • C# 接口《通俗解释》

    原文地址 xff1a https www cnblogs com hamburger p 4681681 html 接口的定义 xff1a 接口是指定一组函数成员 xff0c 而不实现他们的引用类型 接口使用interface 关键字进行定
  • linux 如何查看指定动态库

    要查看 Linux 系统指定的动态库 xff0c 可以使用以下命令 xff1a 使用 ldconfig 命令 xff1a ldconfig p 该命令将显示系统已加载的所有动态库及其路径 如果要查找特定动态库 xff0c 可以使用 grep
  • Tortoisegit 恢复文件夹被删除的文件(被误删)

    关于Tortoisegit 恢复git文件夹中被删除的文件 xff1a 1 在git文件夹右键tortorisegit show log 2 选择版本 xff08 当时执行删除操作的版本 xff09 3 选择被delete掉的 xff0c
  • putty screen 快捷键

    使用putty的时候 xff0c 开启screen再detach xff0c 可以防止跑程序过程中断开连接而导致程序中断 总结了下putty与screen 相关的快捷键 目前常用的有如下几个 xff08 命令均在putty终端输入 xff0
  • Magento的不同版本(CE,EE,ECE)介绍

    Magento提供了三个不同的版本平台 xff0c 即Magento Community Edition xff08 CE xff09 社区版 xff0c Magento Enterprise Edition xff08 EE xff09
  • c语言初学,字母大小写转换

    这类题目主要通过ASCII码差值实现 xff0c A对应ASCII码十进制数字是65 xff0c a对应ASCII码十进制数字是97 xff0c 即大小写字母之间ASCII码差值为32 xff0c 想要将大写字母转换为小写字母可以将该字符A
  • matlab——subplot多子图共用一个colorbar,微调子图和colorbar位置

    用subplot命令画出多个图后 xff0c 需要让这些图共用一个colorbar 在这里与大家分享我的操作 xff0c 希望能帮助到有需要的人 备注 xff1a 从 R2019b 开始 xff0c 可以在分块图布局中显示共享颜色栏 xff
  • 远程连接服务器数据库报错:Host ‘XXXXXX’ is blocked because of many connection errors

    一 我遇到的问题描述 使用Navicat for mysql连接公司的服务器数据库 xff0c 报错 xff1a Host XXXXXX is blocked because of many connection errors 二 出现错误
  • android中MediaCodec硬编码中关键帧间隔时间设置问题

    在MediaCodec硬编码中设置 xff29 关键帧时间间隔 xff0c 在 xff21 xff30 xff29 中是这么设置的 mMediaCodec 61 MediaCodec createByCodecName debugger g
  • python3 网络编程问题——虚拟机centos7上运行tcp服务器,在主机win10上使用网络调试助手作为tcp客户端无法建立连接,提示1035错误:the socket is marked...

    前提 xff1a 主机和虚拟机都是在同一网段下 我的网络调试助手的连接结果如下图 xff1a 注意 红框中的提示 xff0c 连接超时的结果可能是由于以下两种可能的情况导致的 xff1a 1 服务器端口未开启监听 2 路由项被防火墙拦截 对
  • DSSM pytorch实现

    之前在网上找到了一个文本匹配实现仓库 xff0c 但是没有提供DSSM的代码 xff0c 我就根据那个代码实现以下DSSM 数据集采用的是蚂蚁金服的数据集 也参考过别人的代码 xff0c 但是总感觉怪怪的 xff0c DSSM原文中 xff
  • 文本匹配实验结果总结

    主要把一些实验结果说一下 xff1a DSSM 作为文本匹配的开山鼻祖 xff0c 想法也很简单 xff0c 就是将query 和doc拉到同一维度 xff0c 然后计算余弦相似度 xff0c 网络也是非常简单 xff0c 所以只获得了78
  • 使用wikiextractor 提取wiki数据

    wikiextractor包链接地址 xff1a https github com attardi wikiextractor 安装wikiextractor pip install wikiextractor 然后下载wiki语料库 xf
  • python爬虫(Python读取TXT文件中的URL并下载文件)

    前言 xff1a 本人之前并没有接触过python爬虫 xff0c 但是现在因为要做个试验 xff0c 需要下载海量人脸图片 xff0c 所以需要用到python爬虫这个办法 但是过程中遇到到了很多问题 xff0c 程序调了很久都不成功 x
  • 机器学习之python读取CSV文件

    当我们在用python处理机器学习的问题时 xff0c 往往需要先读取数据 xff0c 这些数据通常都是文件 xff0c 我今天遇到的是CSV文件 xff0c 是在kaggle竞赛数据集下载的 xff08 比如手写数字识别 xff0c 以及
  • Robust PCA Low-rank(附matalb 代码)

    最近在看的论文中 xff0c 包括人脸识别 xff0c 以及深度神经网络模型压缩等论文中 xff0c 都会有low rank 低秩 低秩稀疏分解等解决方法 xff0c 感觉关于low rank的研究还挺火的 xff0c 这个问题和Robus
  • 完美图解教程 Linux环境VNC服务安装、配置与使用

    图片直观明了 xff0c 尝试一步一步分享俺的成果 1 xff1a 下面第一步当然是确认自己linux系统是否安装VNC 默认情况下 xff0c Red Hat Enterprise Linux安装程序会将VNC服务安装在系统上 打开终端窗
  • torch.ge,torch.gt,torch.le

    torch ge torch ge input other out 61 None Tensor 逐元素比较input和other xff0c 即是否 input gt 61 otherinput gt 61 other 如果两个张量有相同