any

paddle. any ( 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变量,否则必须在

    any - 图1

    范围内。如果

    any - 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或运算的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
  3. # x is a bool Tensor variable with following elements:
  4. # [[True, False]
  5. # [False, False]]
  6. x = paddle.assign(np.array([[1, 0], [1, 1]], dtype='int32'))
  7. print(x)
  8. x = paddle.cast(x, 'bool')
  9. # out1 should be [True]
  10. out1 = paddle.any(x) # [True]
  11. print(out1)
  12. # out2 should be [True, False]
  13. out2 = paddle.any(x, axis=0) # [True, False]
  14. print(out2)
  15. # keepdim=False, out3 should be [True, False], out.shape should be (2,)
  16. out3 = paddle.any(x, axis=-1) # [True, False]
  17. print(out3)
  18. # keepdim=True, result should be [[True], [False]], out.shape should be (2,1)
  19. out4 = paddle.any(x, axis=1, keepdim=True)
  20. out4 = paddle.cast(out4, 'int32') # [[True], [False]]
  21. print(out4)