PyTorch基础（20）-- torch.gt() / torch.ge() / torch.le() / torch.lt()方法

一、前言

嗯……最近遇到的奇奇怪怪的方法很多了，学无止境啊！学不完啊，根本学不完！本篇文章介绍四个方法：torch.gt()、torch.ge()、torch.le()和torch.lt()方法，由于这四个方法很相似，所以放到一块解析了！

二、方法解析

由于方法类似，我们只取一个进行详细解析，其它三个只是比较的方式不同而已，用法完全相同。

2.1 torch.gt()

按照惯例，先对函数的参数及return做一个简单的解释。函数的作用：元素级的比较input是否大于other，如果input>other，那input当前位置的元素为True；否则，当前位置的元素为False。

argument

• input：要比较的tensor
• other：可以是一个float类型的数，或者是可以与input进行广播的tensor

return

• 返回一个boolean类型的tensor

2.2 torch.ge()

作用：判断input是否大于等于other。

2.3 torch.le()

作用：判断input是否小于等于other。

2.4 torch.lt()

作用：判断input是否小于other。

三、案例分析

3.1 torch.gt()

• 案例1

t = torch.tensor([[1,2],[3,1]])
other = 1
torch.gt(t, 1)
1
2
3

• 运行结果

tensor([[False,  True],
        [ True, False]])
1
2

• 案例2

t = torch.tensor([[1,2],[3,1]])
other = torch.tensor([[2,1],[1,2]])
torch.gt(t, other)
1
2
3

• 运行结果

tensor([[False,  True],
        [ True, False]])
1
2

3.2 torch.ge()

• 案例1

t = torch.tensor([[1,2],[3,1]])
other = 1
torch.ge(t, 1)
1
2
3

• 运行结果

tensor([[True, True],
        [True, True]])
1
2

• 案例2

t = torch.tensor([[1,2],[3,1]])
other = torch.tensor([[2,1],[1,2]])
torch.ge(t, other)
1
2
3

• 运行结果

tensor([[False,  True],
        [ True, False]])
1
2

3.3 torch.le()

• 案例1

t = torch.tensor([[1,2],[3,1]])
other = 1
torch.le(t, 1)
1
2
3

• 运行结果

tensor([[ True, False],
        [False,  True]])
1
2

• 案例2

t = torch.tensor([[1,2],[3,1]])
other = torch.tensor([[2,1],[1,2]])
torch.le(t, other)
1
2
3

• 运行结果

tensor([[ True, False],
        [False,  True]])
1
2

3.4 torch.lt()

• 案例1

t = torch.tensor([[1,2],[3,1]])
other = 1
torch.lt(t, 1)
1
2
3

tensor([[False, False],
        [False, False]])
1
2

• 案例2

t = torch.tensor([[1,2],[3,1]])
other = torch.tensor([[2,1],[1,2]])
torch.lt(t, other)
1
2
3

tensor([[ True, False],
        [False,  True]])
1
2

参考文献

[1]torch.gt()方法官方解释
[2]torch.ge()方法官方解释
[3]torch.le()方法官方解释
[4]torch.lt()方法官方解释

今天的你，学会了吗？