less_than

paddle.fluid.layers.less_than(x, y, force_cpu=None, cond=None)[源代码]

该OP逐元素地返回 \(x < y\) 的逻辑值,使用重载算子 < 可以有相同的计算函数效果

参数:
  • x (Variable) - 进行比较的第一个输入,是一个多维的LoDTensor/Tensor,数据类型可以是float32,float64,int32,int64。
  • y (Variable) - 进行比较的第二个输入,是一个多维的LoDTensor/Tensor,数据类型可以是float32,float64,int32,int64。
  • force_cpu (bool) – 如果为True则强制将输出变量写入CPU内存中,否则将其写入目前所在的运算设备上。默认值为False。注意:该属性已弃用,其值始终是False。
  • cond (Variable,可选) – 指定算子输出结果的LoDTensor/Tensor,可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None,此时将创建新的Variable来保存输出结果。

返回:输出结果的LoDTensor/Tensor,数据的shape和输入x一致。

返回类型: Variable,数据类型为bool。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

# Graph Organizing
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[2], dtype='float64')
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[2], dtype='float64')
result = fluid.layers.less_than(x=x, y=y)
# The comment lists another available method.
# result = fluid.layers.fill_constant(shape=[2], dtype='float64', value=0)
# fluid.layers.less_than(x=x, y=y, cond=result)

# Create an executor using CPU as example
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())

# Execute
x_i = np.array([[1, 2], [3, 4]]).astype(np.float64)
y_i = np.array([[2, 2], [1, 3]]).astype(np.float64)
result_value, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':x_i, 'y':y_i}, fetch_list=[result])
print(result_value) # [[True, False], [False, False]]