reduce_all¶
该OP是对指定维度上的Tensor元素进行与逻辑（&）计算，并输出相应的计算结果。
参数¶
input （Variable）— 输入变量为多维Tensor或LoDTensor，数据类型需要为bool类型。
dim （list | int，可选）— 与逻辑运算的维度。如果为None，则计算所有元素的与逻辑并返回包含单个元素的Tensor变量，否则必须在 \([−rank(input),rank(input))\) 范围内。如果 \(dim [i] <0\)，则维度将减小为 \(rank+dim[i]\)。默认值为None。
keep_dim （bool）— 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如 keep_dim 为true，否则结果张量的维度将比输入张量小，默认值为False。
name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
在指定dim上进行与逻辑计算的Tensor，数据类型为bool类型。
返回类型¶
Variable，数据类型为bool类型。
代码示例¶
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.layers as layers
import numpy as np
# x is a bool Tensor variable with following elements:
# [[True, False]
# [True, True]]
x = fluid.layers.assign(np.array([[1, 0], [1, 1]], dtype='int32'))
x = fluid.layers.cast(x, 'bool')
out = fluid.layers.reduce_all(x) # False
out = fluid.layers.reduce_all(x, dim=0) # [True, False]
out = fluid.layers.reduce_all(x, dim=-1) # [False, True]
# keep_dim=False, x.shape=(2,2), out.shape=(2,)
out = fluid.layers.reduce_all(x, dim=1, keep_dim=True) # [[False], [True]]
# keep_dim=True, x.shape=(2,2), out.shape=(2,1)