逻辑与函数`torch.logical_and`接受两个张量作为输入,并返回逻辑与结果。 示例代码如下: ```python import torch # 创建两个张量 a = torch.tensor([True, True, False, False]) b = torch.tensor([True, False, True, False]) # 逻辑与函数 c = torch.logical_and(a, b) print(c) # 输出: tenso...
方法二:使用逻辑函数 PyTorch还提供了一个logical_and函数,可以将矩阵中的元素与一个布尔矩阵进行逻辑与操作。我们可以使用逻辑函数将矩阵中的元素与阈值进行逻辑与操作,将大于等于阈值的元素设置为1,小于阈值的元素设置为0。以下是示例代码: importtorchdefbinarize_matrix(matrix,threshold):returntorch.logical_and(matr...
接下来,我们需要使用一个条件判断来确定矩形的内部。我们可以使用torch.logical_and函数来实现这一点。下面的代码演示了如何使用torch.logical_and来确定矩形的内部: # 定义条件判断来确定矩形的内部condition=torch.logical_and(x>0,x<width-1)&torch.logical_and(y>0,y<height-1)print(condition) 1. 2. 3. ...
logical_and(self) logical_and_(self) logical_not(self) logical_not_(self) logical_or(self) logical_or_(self) logical_xor(self) logical_xor_(self) logit(self) logit_(self) logsumexp(self, dim, keepdim=False) log_(self) log_normal_(self, mean=1, std=2, *args, **kwargs) log_...
torch.logical_xor(input, other) 累积数学运算 torch.addcdiv(input, tensor1, tensor2, value=1) torch.addcmul(input, tensor1, tensor2, value=1) 位操作 torch.bitwise_not(input) torch.bitwise_and(input, other) torch.bitwise_or(input, other) torch.bitwise_xor(input, other) 误差函...
result_logical=torch.logical_and(result_add,result_compare) 3. 索引和切片 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 索引 element=tensor_3d[0,1,2]# 切片 sliced_tensor=tensor_3d[:,1:3,:] 4. 形状操作 代码语言:javascript
logical_and() logical_not() logical_or() logical_xor() logit() hypot() i0() igamma() igammac() mul() == multiply() # 省略一些 neg() == negative() pow() real() remainder() round() rsqrt() sigmoid() sign() sin() sinc() sinh() sqrt() square() ...
logical_and(box_w>1, box_h>1)] box_data = np.zeros((len(box),5)) box_data[:len(box)] = box image_datas.append(image_data) box_datas.append(box_data) img = Image.fromarray((image_data*255).astype(np.uint8)) for j in range(len(box_data)): thickness = 3 left, top, ...
# 大小比较result_compare = tensor_3d > 0.5# 逻辑运算result_logical = torch.logical_and(result_add, result_compare) 3. 索引和切片 # 索引element = tensor_3d[0, 1, 2]# 切片sliced_tensor = tensor_3d[:, 1:3, :] 4. 形状操作
需要注意的是,bool 张量乘法操作的结果与普通张量乘法操作的结果不同,bool 张量乘法操作相当于对两个 bool 张量执行逐元素的逻辑与(logical AND)操作,输出结果仍然是一个 bool 张量,bool 张量乘法操作的语义与 Python 中的逻辑与操作是一致的。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文...