假设x 是 Pytorch 中的一个张量。可以写：
x_lowerthanzero = x.lt(0)
或：
x_lowerthanzero = (x<0)
看起来完全相同的结果。许多其他操作具有 Pytorch 内置等效项：x.gt(0) 用于 (x>0)，x.neg() 用于 -x，x.mul() 等。
是否有充分的理由使用一种形式而不是另一种形式？
【问题讨论】：
标签： python pytorch operator-overloading
他们are equivalent。 < 只是一个更易读的别名。
Python 运算符有canonical function mappings 例如：
代数运算
| Operation | Syntax | Function |
|---|---|---|
| Addition | a + b |
add(a, b) |
| Subtraction | a - b |
sub(a, b) |
| Multiplication | a * b |
mul(a, b) |
| Division | a / b |
truediv(a, b) |
| Exponentiation | a ** b |
pow(a, b) |
| Matrix Multiplication | a @ b |
matmul(a, b) |
比较
| Operation | Syntax | Function |
|---|---|---|
| Ordering | a < b |
lt(a, b) |
| Ordering | a <= b |
le(a, b) |
| Equality | a == b |
eq(a, b) |
| Difference | a != b |
ne(a, b) |
| Ordering | a >= b |
ge(a, b) |
| Ordering | a > b |
gt(a, b) |
您可以检查这些确实映射到分别命名的火炬函数here 例如：
def __lt__(self, other):
return self.lt(other)
【讨论】：
通常没有理由使用其中一个，它们主要是为了方便：其中许多方法确实有一个 out 参数，它可以让你指定一个张量来保存结果，但是你也可以使用运算符而不是方法来做到这一点。
【讨论】：