torch.logical_not
时间: 2023-08-17 15:05:16 浏览: 58
`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:
```python
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:
```python
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.logical_or
`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。