torch.logical_or
时间: 2023-09-28 14:12:46 浏览: 57
`torch.logical_or()`是一个函数,用于逐元素地计算两个输入张量的逻辑或运算。当两个输入张量的对应位置上至少有一个元素为True时,输出张量对应位置的值为True,反之为False。
例如,下面的代码演示了如何使用`torch.logical_or()`函数对两个布尔型张量进行逻辑或运算:
```python
import torch
x = torch.tensor([True, False, True])
y = torch.tensor([False, True, False])
z = torch.logical_or(x, y)
print(z)
```
在这个例子中,`torch.logical_or(x, y)`计算了输入张量`x`和`y`的逻辑或运算,并返回一个新的张量`z`,其值为`[True, True, True]`。
在实际应用中,可以使用`torch.logical_or()`函数对掩码矩阵进行逐元素逻辑或运算,以将两个掩码矩阵合并成一个掩码矩阵,表示两者中至少有一个位置为真的情况。
相关问题
torch.logical_or()
torch.logical_or() 是 PyTorch 中的一个函数,用于执行逐元素的逻辑或操作。它接受两个张量作为输入,并返回一个新的张量,其中的每个元素是对应位置上两个输入张量元素逻辑或的结果。
以下是函数的使用示例:
```python
import torch
x = torch.tensor([True, False, True])
y = torch.tensor([False, True, True])
result = torch.logical_or(x, y)
print(result)
```
输出结果为:tensor([ True, True, True])
在这个示例中,我们有两个布尔型张量 x 和 y。通过调用 torch.logical_or(x, y),我们进行了逻辑或操作,并得到了一个新的张量 result,其中的每个元素是 x 和 y 对应位置元素逻辑或的结果。
class ConvertToMultiChannelBasedOnBratsClassesd(MapTransform): def __call__(self, data): d = dict(data) for key in self.keys: result = [] result.append(torch.logical_or(d[key] == 2, d[key] == 3)) result.append(torch.logical_or(torch.logical_or(d[key] == 2, d[key] == 3), d[key] == 1)) result.append(d[key] == 2) d[key] = torch.stack(result, axis=0).float() return d
这是一个名为`ConvertToMultiChannelBasedOnBratsClassesd`的类,继承自`MapTransform`。它的作用是将输入数据转换为基于Brats类别的多通道表示。
在`__call__`方法中,首先将输入数据转换为字典类型。然后,对于字典中的每个键(key),进行以下操作:
1. 创建一个空列表`result`。
2. 将满足条件`d[key] == 2`或`d[key] == 3`的元素设置为逻辑True,并将其添加到`result`列表中。
3. 将满足条件`d[key] == 2`、`d[key] == 3`或`d[key] == 1`的元素设置为逻辑True,并将其添加到`result`列表中。
4. 将满足条件`d[key] == 2`的元素设置为逻辑True,并将其添加到`result`列表中。
5. 使用torch的`stack`函数将`result`列表中的元素沿着新的维度(axis=0)进行堆叠,并将结果转换为浮点型。
6. 将转换后的结果赋值给字典中的键(key)。
7. 返回转换后的字典。
请注意,这段代码中使用了torch库,因此需要确保已正确导入该库。