TensorFlow相当于numpy.all（）

Question

正如在标题中所述，是否有一个Numpy.all（）函数的TensorFlow等价物来检查布尔张量中的所有值是否为True？实施这种检查的最佳方式是什么？解决这个问题的

Answer 1

使用tf.reduce_all，如下：

import tensorflow as tf 
a=tf.constant([True,False,True,True],dtype=tf.bool) 
res=tf.reduce_all(a) 
sess=tf.InteractiveSession() 
res.eval() 

这将返回False。

在另一方面，这将返回True：

import tensorflow as tf 
a=tf.constant([True,True,True,True],dtype=tf.bool) 
res=tf.reduce_all(a) 
sess=tf.InteractiveSession() 
res.eval() 

Answer 2

一种方式是做：

def all(bool_tensor): 
    bool_tensor = tf.cast(bool_tensor, tf.float32) 
    all_true = tf.equal(tf.reduce_mean(bool_tensor), 1.0) 
    return all_true 

但是，它不是一个专用TensorFlow功能可按。只是一个解决方法。