TensorFlow等价于numpy.all()
TensorFlow等价于numpy.all()
提问于 2017-08-17 13:22:32
正如标题中所述，是否存在与numpy.all()函数等效的numpy.all()函数来检查bool张量中的所有值是否都是True？实现这种检查的最佳方法是什么？
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-08-17 13:31:04
使用全，如下所示：
import tensorflow as tf
a=tf.constant([True,False,True,True],dtype=tf.bool)
res=tf.reduce_all(a)
sess=tf.InteractiveSession()
res.eval()这将返回False。
另一方面，它返回True
import tensorflow as tf
a=tf.constant([True,True,True,True],dtype=tf.bool)
res=tf.reduce_all(a)
sess=tf.InteractiveSession()
res.eval()Stack Overflow用户
发布于 2017-08-17 13:30:09
解决这一问题的一种方法是：
def all(bool_tensor):
bool_tensor = tf.cast(bool_tensor, tf.float32)
all_true = tf.equal(tf.reduce_mean(bool_tensor), 1.0)
return all_true然而，它不是TensorFlow专用的功能。只是个解决办法。
Stack Overflow用户
发布于 2021-04-07 13:36:07
你可以在tf 2.4中使用tf.experimental.numpy.all
x = tf.constant([False, False])
tf.experimental.numpy.all(x)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/45736314
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