torch.logical_not

`torch.logical_not()`是一个函数，用于逐元素地计算输入张量的逻辑非运算。当输入张量的元素为True时，输出张量对应位置的值为False，反之为True。

例如，下面的代码演示了如何使用`torch.logical_not()`函数对一个布尔型张量进行逻辑非运算：

import torch

x = torch.tensor([True, False, True])
y = torch.logical_not(x)

print(y)

在这个例子中，`torch.logical_not(x)`计算了输入张量`x`的逻辑非运算，并返回一个新的张量`y`，其值为`[False, True, False]`。

在实际应用中，可以使用`torch.logical_not()`函数来对掩码矩阵进行逐元素逻辑非运算，以将掩码矩阵中为0的位置取反，得到一个表示真正输入位置的掩码矩阵。

相关问题

torch.logical_not()

`torch.logical_not()`是一个函数，用于逐元素地计算输入张量的逻辑非运算。当输入张量的元素为True时，输出张量对应位置的值为False，反之为True。

例如，下面的代码演示了如何使用`torch.logical_not()`函数对一个布尔型张量进行逻辑非运算：

import torch

x = torch.tensor([True, False, True])
y = torch.logical_not(x)

print(y)

在这个例子中，`torch.logical_not(x)`计算了输入张量`x`的逻辑非运算，并返回一个新的张量`y`，其值为`[False, True, False]`。

在实际应用中，可以使用`torch.logical_not()`函数来对掩码矩阵进行逐元素逻辑非运算，以将掩码矩阵中为0的位置取反，得到一个表示真正输入位置的掩码矩阵。

torch.BoolTensor

torch.BoolTensor is a tensor that consists of elements of the boolean data type. Each element in the tensor can either be True or False. This tensor is useful for performing logical operations, such as AND, OR, and NOT, on binary data. It is a subclass of the torch.Tensor class and inherits all of its methods and attributes. The main difference between BoolTensor and other tensor types is that it only requires one bit to represent each element, rather than 8 bits (1 byte) for each element in a ByteTensor or 32 bits (4 bytes) for each element in a FloatTensor. This makes BoolTensor more memory-efficient for storing large arrays of binary data.