1 torch.ge()

逐元素比较input和other，即是否 \( input >= other \)。

如果两个张量有相同的形状和元素值，则返回True ，否则 False。 第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量。

torch.ge(input, other, out=None) → Tensor

• 栗子：

>>> torch.ge(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]))
 1  1
 0  1
[torch.ByteTensor of size 2x2]

2 torch.gt()

逐元素比较input和other ， 即是否\( input > other \) 如果两个张量有相同的形状和元素值，则返回True ，否则 False。 第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量。

torch.gt(input, other, out=None) → Tensor

• 栗子：

>>> torch.gt(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]))
 0  1
 0  0
[torch.ByteTensor of size 2x2]

3 torch.le()

逐元素比较input和other ， 即是否\( input <= other \) 第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量。

• 栗子

>>> torch.le(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]))
 1  0
 1  1
[torch.ByteTensor of size 2x2]

4 torch.lt()

逐元素比较input和other ， 即是否 \( input < other \)，第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量。

torch.lt(input, other, out=None) → Tensor

• 栗子

>>> torch.lt(torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]), torch.Tensor([[1, 1], [4, 4]]))
 0  0
 1  0
[torch.ByteTensor of size 2x2]