any¶

paddle. any ( x, axis=None, keepdim=False, name=None ) [源代码] ¶

对指定维度上的 Tensor 元素进行逻辑或运算，并输出相应的计算结果。

参数¶

x (Tensor) - 输入变量为多维 Tensor，数据类型为 bool。

axis (int|list|tuple，可选) - 计算逻辑或运算的维度。如果为 None，则计算所有元素的逻辑或并返回包含单个元素的 Tensor，否则必须在 \([−rank(x),rank(x)]\) 范围内。如果 \(axis [i] <0\)，则维度将变为 \(rank+axis[i]\)，默认值为 None。

keepdim (bool，可选) - 是否在输出 Tensor 中保留输入的维度。除非 keepdim 为 True，否则输出 Tensor 的维度将比输入 Tensor 小一维，默认值为 False。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，在指定维度上进行逻辑或运算的 Tensor，数据类型和输入数据类型一致。

代码示例¶

          >>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[1, 0], [1, 1]], dtype='int32')
>>> x = paddle.assign(x)
>>> x
Tensor(shape=[2, 2], dtype=int32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[1, 0],
 [1, 1]])
>>> x = paddle.cast(x, 'bool')
>>> # x is a bool Tensor with following elements:
>>> #    [[True, False]
>>> #     [True, True]]

>>> # out1 should be True
>>> out1 = paddle.any(x)
>>> out1
Tensor(shape=[], dtype=bool, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
True)

>>> # out2 should be [True, True]
>>> out2 = paddle.any(x, axis=0)
>>> out2
Tensor(shape=[2], dtype=bool, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[True, True])

>>> # keepdim=False, out3 should be [True, True], out.shape should be (2,)
>>> out3 = paddle.any(x, axis=-1)
>>> out3
Tensor(shape=[2], dtype=bool, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[True, True])

>>> # keepdim=True, result should be [[True], [True]], out.shape should be (2,1)
>>> out4 = paddle.any(x, axis=1, keepdim=True)
>>> out4
Tensor(shape=[2, 1], dtype=bool, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[True],
 [True]])

         

使用本API的教程文档¶

PyTorch 写法