torch.eq()
时间: 2023-11-03 14:55:45 浏览: 29
torch.eq()是一个用于逐元素比较两个张量的函数。它接受两个参数,即输入张量input和被比较张量other。函数将返回一个Boolean类型的张量,其中每个元素表示输入张量和被比较张量在相同位置上是否相等。如果相等,则返回True;如果不相等,则返回False。
以下是一个例子来说明torch.eq()的用法:
```
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.tensor([[1, 1], [3, 3]])
out = torch.eq(x, y)
print(out)
```
输出结果为:
```
tensor([[ True, False],
[ True, False]])
```
在这个例子中,输入张量x和被比较张量y逐元素进行比较,得到的结果是一个Boolean类型的张量,表示x和y在每个位置上的元素是否相等。在第一个位置上,x和y的元素都是1,因此返回True;在第二个位置上,x的元素是2,而y的元素是1,因此返回False;以此类推。
相关问题
torch.eq(0)
This command is incomplete as it requires an input tensor to compare with 0. The `torch.eq()` function is used to compare two tensors element-wise and returns a boolean tensor of the same shape indicating where the elements are equal.
For example:
```
import torch
x = torch.tensor([1, 0, 1])
y = torch.eq(x, 0)
print(y)
```
Output:
```
tensor([False, True, False])
```
Here, `torch.eq(x, 0)` compares each element of tensor `x` with 0 and returns a boolean tensor `y` indicating which elements are equal to 0. In this case, the second element of `x` is 0, so the corresponding element in `y` is `True`.
acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item()
这行代码是在使用PyTorch计算准确率(accuracy)时常见的一种方式。它的作用是将预测结果与验证集的标签进行比较,并累加预测正确的样本数。
让我们逐步解释这行代码:
1. `torch.eq(predict_y, val_labels.to(device))`:这一部分使用`torch.eq()`函数对`predict_y`(预测结果)和`val_labels.to(device)`(验证集标签)进行逐元素比较,返回一个布尔值的张量,表示预测是否与标签相等。
2. `.sum()`:这一部分对布尔值张量进行求和操作,将True值(预测正确)视为1,False值(预测错误)视为0。
3. `.item()`:这一部分将求和结果转换为Python的标量值,以便后续累加到变量`acc`中。
最终,这行代码的作用是将每个批次的预测正确的样本数累加到变量`acc`中,用于计算准确率。在使用之前,请确保已经初始化了变量`acc`并将其设为0。