在 PyTorch 中计算张量的逐元素逻辑 AND、OR 和 NOT

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，其中包含了张量计算和深度学习模块。在深度学习中，逐元素逻辑运算是非常常见的操作，如逐元素逻辑 AND、OR 和 NOT。PyTorch 提供了几种方法来计算张量的逐元素逻辑运算。

逐元素逻辑 AND

逐元素逻辑 AND 用于计算两个张量的逐元素逻辑 AND。使用函数 torch.logical_and() 可以计算张量的逐元素逻辑 AND。

import torch

a = torch.tensor([1, 0, 1, 0], dtype=torch.bool)
b = torch.tensor([1, 1, 0, 0], dtype=torch.bool)

c = torch.logical_and(a, b)
print(c)  # tensor([ True, False, False, False])

在上面的例子中，我们创建了两个包含布尔值的张量 a 和 b，然后使用 torch.logical_and() 函数计算了它们的逐元素逻辑 AND，并将结果保存在张量 c 中。

逐元素逻辑 OR

逐元素逻辑 OR 用于计算两个张量的逐元素逻辑 OR。使用函数 torch.logical_or() 可以计算张量的逐元素逻辑 OR。

import torch

a = torch.tensor([1, 0, 1, 0], dtype=torch.bool)
b = torch.tensor([1, 1, 0, 0], dtype=torch.bool)

c = torch.logical_or(a, b)
print(c)  # tensor([ True,  True,  True, False])

在上面的例子中，我们创建了两个包含布尔值的张量 a 和 b，然后使用 torch.logical_or() 函数计算了它们的逐元素逻辑 OR，并将结果保存在张量 c 中。

逐元素逻辑 NOT

逐元素逻辑 NOT 用于计算一个张量的逐元素逻辑 NOT。使用函数 torch.logical_not() 可以计算张量的逐元素逻辑 NOT。

import torch

a = torch.tensor([1, 0, 1, 0], dtype=torch.bool)

b = torch.logical_not(a)
print(b)  # tensor([False,  True, False,  True])

在上面的例子中，我们创建了一个包含布尔值的张量 a，然后使用 torch.logical_not() 函数计算了它的逐元素逻辑 NOT，并将结果保存在张量 b 中。

以上就是在 PyTorch 中计算张量的逐元素逻辑 AND、OR 和 NOT 的介绍。PyTorch 提供了这些函数方便我们进行逐元素逻辑运算。