mindspore.ops.all ================= .. py:function:: mindspore.ops.all(input, axis=None, keep_dims=False) 默认情况下,通过对维度中所有元素进行“逻辑与”来减少 `input` 的维度。也可以沿轴减少 `input` 的维度。通过控制 `keep_dim` 来确定输出和输入的维度是否相同。 参数: - **input** (Tensor) - 输入Tensor,shape是 :math:`(N, *)` ,其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度。 - **axis** (Union[int, tuple(int), list(int)], 可选) - 要减少的维度。假设 `input` 的秩为r,取值范围[-r,r)。默认值:None,缩小所有维度。 - **keep_dims** (bool, 可选) - 如果为True,则保留缩小的维度,大小为1。否则移除维度。默认值:False。 返回: Tensor,数据类型是bool。 - 如果 `axis` 为None,且 `keep_dims` 为False,则输出一个零维Tensor,表示输入Tensor中所有元素进行“逻辑与”。 - 如果 `axis` 为int,例如取值为2,并且 `keep_dims` 为False,则输出的shape为 :math:`(input_1, input_3, ..., input_R)` 。 - 如果 `axis` 为tuple(int)或list(int),例如取值为(2, 3),并且 `keep_dims` 为False,则输出Tensor的shape为 :math:`(input_1, input_4, ..., input_R)` 。 异常: - **TypeError** - `keep_dims` 不是bool类型。 - **TypeError** - `input` 不是Tensor。 - **TypeError** - `axis` 不是以下数据类型之一:int、tuple或list。