TensorFlow äquivalent zu numpy.all()

Question

Wie im Titel angegeben, gibt es ein TensorFlow-Äquivalent der Funktion numpy.all(), um zu überprüfen, ob alle Werte in einem Bool-Tensor True sind? Was ist der beste Weg, um einen solchen Check durchzuführen?

Answer 1

Verwenden tf.reduce_all wie folgt:

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

Das gibt False.

Auf der anderen Seite gibt diese 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

Eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, wäre zu tun:

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 

Allerdings ist es kein TensorFlow gewidmet funciton. Nur ein Workaround.