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。

相关问题

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。

--> 120 cur_acc=torch.sum(labels==pred1)/preds.shape[0] 121 optimizer.zero_grad() 122 cur_loss.backward() TypeError: sum(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not bool

这个错误是因为 `labels==pred1` 的结果是一个布尔类型的 Tensor，而 `torch.sum()` 函数的参数必须是一个 Tensor 对象，不能是布尔类型。可以通过将 `labels==pred1` 转换为整型 Tensor 来解决这个问题，例如：

cur_acc = torch.sum((labels == pred1).to(torch.float32)) / preds.shape[0]

这里使用了 `to()` 函数将布尔类型的 Tensor 转换为浮点型的 Tensor，才能进行求和操作。