对一个布尔类型的tensor值求1的个数

对于布尔类型的 tensor，可以先将其转换为整数类型，然后使用求和函数 `torch.sum()` 对其进行求和得到 1 的个数。

例如，对一个布尔类型的 tensor 按元素求 1 的个数：

import torch

x = torch.tensor([True, False, True])
count_ones = torch.sum(x.int())
print(count_ones)  # 输出 2

这里的 `x` 是一个大小为 3 的布尔类型的 tensor，首先使用 `x.int()` 将其转换为整数类型，然后使用 `torch.sum()` 对其进行求和得到 1 的个数。

也可以按照某个维度对布尔类型的 tensor 进行求 1 的个数：

x = torch.tensor([[True, False], [True, True]])
count_ones_dim0 = torch.sum(x.int(), dim=0)
print(count_ones_dim0)  # 输出 tensor([2, 1])

这里的 `count_ones_dim0` 是一个大小为 2 的 tensor，表示将 `x` 按第一维求 1 的个数得到的结果。

相关问题

对一个布尔类型的tensor值求和

对于布尔类型的 tensor，可以将其转换为整数类型后再进行求和操作。在 PyTorch 中，布尔类型的 tensor 在进行数学运算时会自动转换为整数类型，True 转换为 1，False 转换为 0。

例如，对一个布尔类型的 tensor 按元素求和：

import torch

x = torch.tensor([True, False, True])
sum_x = torch.sum(x)
print(sum_x)  # 输出 2

这里的 `x` 是一个大小为 3 的布尔类型的 tensor，使用 `torch.sum(x)` 将其所有元素相加得到 2。

也可以按照某个维度对布尔类型的 tensor 进行求和：

x = torch.tensor([[True, False], [True, True]])
sum_x_dim0 = torch.sum(x, dim=0)
print(sum_x_dim0)  # 输出 tensor([2, 1])

这里的 `sum_x_dim0` 是一个大小为 2 的 tensor，表示将 `x` 按第一维求和得到的结果。

统计两个tensor类型数据中对应位置相同的个数，比如A=[1,0,1,0],B=[1,0,1,1]，第0个，第1个，第2个位置上元素相同，所以输出个数为3，写一个代码来统计对应位置相同的个数

可以使用以下代码来统计两个tensor类型数据中对应位置相同的个数：

import torch

A = torch.tensor([1, , 1, ])
B = torch.tensor([1, , 1, 1])

num_same = torch.sum(A == B).item()

print(num_same)

输出结果为3，表示A和B中对应位置相同的元素个数为3。