本篇内容介绍了“torch.ge()怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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• 函数作用
  torch.ge(a,b)比较a，b的大小，a为张量，b可以为和a相同形状的张量，也可以为一个常数。

• 代码示例

>>> import torch
>>> a=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
tensor([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.]])
>>> b=torch.Tensor([[2,2,2],[4,5,7]])
>>> b
tensor([[2., 2., 2.],
        [4., 5., 7.]])
>>> torch.ge(a,b)      #逐个元素比较
tensor([[0, 1, 1],
        [1, 1, 0]], dtype=torch.uint8)
>>> c=torch.randn(4,4)
>>> c
tensor([[ 0.3021,  0.5238, -1.2107,  1.3706],
        [-0.0715, -0.1180,  0.2854,  0.2061],
        [ 0.7414,  0.2233, -0.4926, -0.6218],
        [-0.0471,  1.1931,  0.8465, -0.5087]])
>>> d=torch.randn(4,4)
>>> d
tensor([[-1.9698,  1.8576,  0.2773,  0.6412],
        [ 1.0153,  0.5828,  0.8718, -0.1757],
        [ 0.7880,  0.8339, -0.5220, -0.3703],
        [ 1.3132,  1.4456,  0.7565, -1.1955]])
>>> torch.ge(c,d)
tensor([[1, 0, 0, 1],
        [0, 0, 0, 1],
        [0, 0, 1, 0],
        [0, 0, 1, 1]], dtype=torch.uint8)
>>> torch.ge(d,1)               #和1比较大小
tensor([[0, 1, 0, 0],
        [1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 0, 0]], dtype=torch.uint8)

“torch.ge()怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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