torch.bool

torch.bool是PyTorch中的一种数据类型，它表示布尔值True或False。在PyTorch中，可以使用torch.BoolTensor创建一个包含布尔值的张量。

与其他数据类型不同，torch.BoolTensor中的每个元素都只能是True或False。这种数据类型通常用于逻辑运算和条件判断等操作。例如，可以使用它来筛选张量中符合条件的元素。

需要注意的是，PyTorch中的布尔值True和False分别对应整数1和0，因此在进行布尔运算时需要格外小心。

相关问题

[w indexingutils.h:30] warning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead. (function expandtensors)

这是一个警告信息，意思是在使用索引时使用了torch.uint8这个数据类型已经不推荐使用了，建议使用torch.bool代替。警告信息出现在索引工具文件（indexingutils.h）的第30行，出现的函数是expandtensors。

# Indicates the change of voxel. mask = torch.ones(x.shape[0], device=x.device, dtype=torch.bool) mask[:-1] = ranks[1:] != ranks[:-1]这里的mask尺寸是多少？ranks[1:] != ranks[:-1]rank是什么含义？

这里的`mask`是一个布尔类型的一维张量，形状为`(x.shape[0],)`，其中`x.shape[0]`是特征张量`x`的长度。`mask`的作用是指示哪些特征张量属于同一体素。具体来说，如果`mask[i]`为True，则表示`x[i]`和`x[i+1]`不属于同一体素。在该代码中，`mask`的长度等于特征张量`x`的长度，因为它的每个元素对应于特征张量中的一个元素。

`ranks`是一个一维张量，形状与特征张量`x`相同，它包含了特征张量中每个元素所属的体素的索引。具体来说，`ranks[i]`是特征张量`x[i]`所属的体素的索引。在这个代码中，`ranks[1:] != ranks[:-1]`是一个布尔类型的一维张量，它用于比较相邻特征张量所属的体素索引是否相等。如果相邻特征张量所属的体素索引不相等，则相应的元素为True，否则为False。这个布尔类型张量的长度比特征张量`x`的长度少1，因为它比较的是相邻特征张量的体素索引。