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

该OP是对指定维度上的Tensor元素进行逻辑与运算，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）- 计算逻辑与运算的维度。如果为None，则计算所有元素的逻辑与并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在

    all - 图1

    范围内。如果

    all - 图2

    ，则维度将变为 rank+axis[i]rank+axis[i] ，默认值为None。

  • keepdim （bool）- 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keepdim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，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与运算的Tensor，数据类型和输入数据类型一致。

代码示例

  1. import paddle
  2. import numpy as np
  4. # x is a bool Tensor variable with following elements:
  5. #    [[True, False]
  6. #     [True, True]]
  7. x = paddle.assign(np.array([[1, 0], [1, 1]], dtype='int32'))
  8. print(x)
  9. x = paddle.cast(x, 'bool')
  11. # out1 should be [False]
  12. out1 = paddle.all(x)  # [False]
  13. print(out1)
  15. # out2 should be [True, False]
  16. out2 = paddle.all(x, axis=0)  # [True, False]
  17. print(out2)
  19. # keepdim=False, out3 should be [False, True], out.shape should be (2,)
  20. out3 = paddle.all(x, axis=-1)  # [False, True]
  21. print(out3)
  23. # keepdim=True, out4 should be [[False], [True]], out.shape should be (2,1)
  24. out4 = paddle.all(x, axis=1, keepdim=True)
  25. out4 = paddle.cast(out4, 'int32')  # [[False], [True]]
  26. print(out4)