如何检查两个Torch张量或矩阵是否相等？

Question

我需要一个Torch命令来检查两个张量是否具有相同的内容,如果它们具有相同的内容则返回TRUE.

例如:

local tens_a = torch.Tensor({9,8,7,6});
local tens_b = torch.Tensor({9,8,7,6});

if (tens_a EQUIVALENCE_COMMAND tens_b) then ... end

我应该在这个脚本中使用什么而不是EQUIVALENCE_COMMAND？

我试过简单,==但它不起作用.

Answer 1

https://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/maths.md#torcheqa-b

torch.eq(a, b)

实现==运算符比较a中的每个元素b(如果b是数字)或b中的每个元素与b中的对应元素.

--update

来自@deltheil

torch.all(torch.eq(tens_a, tens_b))

甚至更简单

torch.all(tens_a:eq(tens_b))

Answer 2

要比较张量，您可以明智地执行元素：

torch.eq 是元素明智的：

torch.eq(torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]]), torch.tensor([[1., 1.], [4., 4.]]))
tensor([[True, False], [False, True]])

或者torch.equal对于整个张量：

torch.equal(torch.tensor([[1., 2.], [3, 4.]]), torch.tensor([[1., 1.], [4., 4.]]))
# False
torch.equal(torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]]), torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]]))
# True

但是你可能会迷失方向，因为在某些时候你会想忽略一些小的差异。例如浮动1.0并且1.0000000001非常接近，您可能认为它们是相等的。对于那种比较，你有torch.allclose。

torch.allclose(torch.tensor([[1., 2.], [3., 4.]]), torch.tensor([[1., 2.000000001], [3., 4.]]))
# True

在某些时候，与元素的全部数量相比，明智地检查元素有多少元素相等可能很重要。如果你有两个张量dt1并且dt2你得到的元素数量dt1为dt1.nelement()

用这个公式你可以得到百分比：

print(torch.sum(torch.eq(dt1, dt2)).item()/dt1.nelement())

Answer 3

下面的解决方案为我工作：

torch.equal(tensorA, tensorB)

从文档中：

True如果两个张量具有相同的大小和元素，False否则。

Answer 4

如果要忽略浮点数常见的微小精度差异，请尝试此操作

torch.all(torch.lt(torch.abs(torch.add(tens_a, -tens_b)), 1e-12))