Python 如何为有布尔值的张量中的行应用条件

我有以下张量：

predictions = torch.tensor([[ True, False, False],
                            [False, False,  True],
                            [False,  True,  True],
                            [ True, False, False]])

我沿着轴应用了如下条件

new_pred= []

if predictions == ([True,False,False]):
       new_pred = torch.Tensor(0)
if predictions == ([False,False,True]):
       new_pred = torch.Tensor(2)
if predictions == ([False,True,True]):
       new_pred = torch.Tensor(2)

因此，我希望最终输出（new_pred）为： 张量（[0,2,2,0]）

---

但是我得到了一个新的pred张量的空白[]。我认为我的逻辑一定有缺陷，因为新的pred中没有存储任何东西。有人能帮我准确地写出这个逻辑吗

预测的类型是

torch.Tensor

而

（[True，False，False]）

是一个列表，首先，你必须确保双方的类型相同

predictions==torch.tensor（[True，False，False]）
>>>张量（[[真，真，真]，
[假，真，假]，
[假，假，假]，
[对，对，对]]

然后，您仍然在比较二维张量和一维张量，这在

if

语句中是不明确的，解决这一问题的简单方法是为

循环编写
，将
预测的每一行与条件进行比较，并将结果附加到
新的\u pred
列表中。请注意，您将比较两个大小为3的布尔张量，因此，您必须确保所有单元格的比较结果均为
True

predictions=torch.tensor（[[True，False，False]，
[假，假，真]，
[假，真，真]，
[对，错，错]]
条件=火炬张量（[[真，假，假]，
[假，假，真]，
[假、真、真]]
新预测=[]
对于范围内的索引（预测.大小（0））：
如果（预测[索引]==条件[0]）。全部（）
新的\u predict.append（0）
# ...

或者，您可以使用切片来实现预期结果，而无需任何
for
循环
 请提供一个。嗨，穆罕默德，你能在一个示例代码中告诉我如何做for循环。对不起，我是python新手，不熟悉for循环；你可能应该先阅读教程，然后再继续下一步的工作，因为从现在开始，这将是一个艰难的过程。嗨，穆罕默德，谢谢你。是的，我肯定会阅读更多的教程和观看更多的视频，但你的例子让事情变得非常清楚。