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正如在標題中所述,是否有一個Numpy.all()函數的TensorFlow等價物來檢查布爾張量中的所有值是否爲True
?實施這種檢查的最佳方式是什麼?解決這個問題的TensorFlow相當於numpy.all()
正如在標題中所述,是否有一個Numpy.all()函數的TensorFlow等價物來檢查布爾張量中的所有值是否爲True
?實施這種檢查的最佳方式是什麼?解決這個問題的TensorFlow相當於numpy.all()
使用tf.reduce_all,如下:
import tensorflow as tf
a=tf.constant([True,False,True,True],dtype=tf.bool)
res=tf.reduce_all(a)
sess=tf.InteractiveSession()
res.eval()
這將返回False
。
在另一方面,這將返回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()
一種方式是做:
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
但是,它不是一個專用TensorFlow功能可按。只是一個解決方法。