Pytorch学习之torch用法----比较操作(Comparison Ops)

1. torch.eq(input, other, out=None)

说明： 比较元素是否相等，第二个参数可以是一个数，或者是第一个参数同类型形状的张量

参数：

input(Tensor) ---- 待比较张量

other(Tenosr or float) ---- 比较张量或者数

out(Tensor,可选的) ---- 输出张量

返回值： 一个torch.ByteTensor张量，包含了每个位置的比较结果(相等为1，不等为0)

>>> a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]])
>>> torch.eq(a, b)
tensor([[1, 0],
  [0, 1]], dtype=torch.uint8)

2. torch.equal(tensor1, tensor2, out=None)

说明： 如果两个张量有相同的形状和元素值，则返回true，否则False

参数：

tensor1(Tenosr) ---- 比较张量1

tensor2(Tensor) ---- 比较张量2

out(Tensor,可选的) ---- 输出张量

>>> a = torch.Tensor([1, 2])
>>> b = torch.Tensor([1, 2])
>>> torch.equal(a, b)
True

3. torch.ge(input, other, out=None)

说明： 逐元素比较input和other，即是否input >= other。

参数：

input(Tensor) ---- 待对比的张量

other(Tensor or float) ---- 对比的张量或float值

out(Tensor,可选的) ---- 输出张量，

>>> a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]])
>>> torch.ge(a, b)
tensor([[1, 1],
  [0, 1]], dtype=torch.uint8)

4. torch.gt(input, other, out=None)

说明： 逐元素比较input和other，即是否input > other

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,可选的) ---- 输出张量

>>> a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]])
>>> torch.gt(a, b)
tensor([[0, 1],
  [0, 0]], dtype=torch.uint8)

5. torch.kthvalue(input, k, dim=None, out=None)

说明： 取输入张量input指定维度上第k个最小值。如果不指定dim。默认为最后一维。返回一个元组(value, indices), 其中indices是原始输入张量中沿dim维的第k个最小值下标。

参数：

input(Tensor) ---- 要对比的张量

k(int) ---- 第k个最小值

dim(int, 可选的) ---- 沿着此维度进行排序

out(tuple,可选的) ---- 输出元组

>>> x = torch.arange(1, 6)
>>> x
tensor([1, 2, 3, 4, 5])
>>> torch.kthvalue(x, 4)
torch.return_types.kthvalue(
values=tensor(4),
indices=tensor(3))
>>> torch.kthvalue(x, 1)
torch.return_types.kthvalue(
values=tensor(1),
indices=tensor(0))

6. torch.le(input, other, out=None)

说明： 逐元素比较input和other，即是否input <= other.

参数：

input(Tenosr) ---- 要对比的张量

other(Tensor or float) ---- 对比的张量或float值

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