不用循环，用 pytorch 的基本函数, 非常简洁. 代码如下:
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
assert 0 == ((x != y).sum())
xx = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
yy = torch.tensor([[2, 2], [3, 3]])
assert 0 == (xx != yy).sum()
不用循环，用 pytorch 的基本函数, 非常简洁. 代码如下:
import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
assert 0 == ((x != y).sum())
xx = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
yy = torch.tensor([[2, 2], [3, 3]])
assert 0 == (xx != yy).sum()
不用循环，用 pytorch 的基本函数, 非常简洁. 代码如下:
PyTorch提供超过100种Tensor的操作，包括： 判断Tensor: is_tensor, is_floa...
判断两个list是否相等 判断两个tuple是否相等 判断两个set是否相等 list转set list转tupl...
补充： == 和 is == --- 判断两个数据的值是否相等 is --- 判断地址是否相等 python数...
判断两个list是否相等：先判断list的个数是否相等，然后判断是否相互包含。public boolean equ...
类型判断 在 pytorch 中有关 tensor 类型判断，提供了两种方式，一种通过调用 tensor 对象的 ...
1 ‘==’ 与‘is ’的使用 ① ‘==’判断两个对象内容是否相等 ‘is’判断两个对象的地址是否相等 ②在p...
‘==’和‘is’ == - 判断两个数据的值是否相等is - 判断地址是否相等python数据存储：1.给变量赋...
一.==和is ==——判断两个数据的值是否相等is——判断地址是否相等python数据存储： 给变量赋值的时候，...
判断两个颜色是否相等(UIColorA == UIColorB)
本文标题：pytorch 判断两个 tensor 是否相等
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/tydeuktx.html
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