逻辑或函数`torch.logical_or`接受两个张量作为输入,并返回逻辑或结果。 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]) # 逻辑或函数 c = torch.logical
key_padding_mask = key_padding_mask.to(torch.bool) 先介绍两个小函数,logical_or,输入两个 tensor,并对这两个 tensor 里的值做逻辑或运算,只有当两个值均为 0 的时候才为False,其他时候均为True,另一个是masked_fill,输入是一个 mask,和用以填充的值。mask...
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...
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_softmax(self, *args, **kwargs) long...
先介绍两个小函数,logical_or,输入两个 tensor,并对这两个 tensor 里的值做逻辑或运算,只有当两个值均为 0 的时候才为False,其他时候均为True,另一个是masked_fill,输入是一个 mask,和用以填充的值。mask 由 1,0 组成,0 的位置值维持不变,1 的位置用新值填充。
tf.logical_or(x, y, name=None) tf.logical_xor(x, y, name='LogicalXor') 比较运算符 tf.equal(x, y, name=None) tf.not_equal(x, y, name=None) tf.less(x, y, name=None) tf.less_equal(x, y, name=None) tf.greater(x, y, name=None) ...
介绍torch 中两个函数的用法, torch.logical_or 、 torch.lt 。第一个函数用于计算两个张量的逻辑或运算,第二个函数用于判别第一个张量的逐元是否小于第二个张量的对应逐元,返回布尔值。 一、 torch.logical_or 用于计算两个张量(tensor)的逐元逻辑或运算,并返回逻辑或运算后的新张量结果。… ...
pytorch代码: class Encoder(nn.Module): def __init__(self, input_channels): super(Encoder, self).__init__() self.enco1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(input_channels, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(64, momentum=bn_momentum), ...
logical_xor(x, y) z = ~x # z = torch.logical_not(x) z = x == y # z = torch.eq(x, y) z = x != y # z = torch.ne(x, y) 还可以使用这些运算符的递增版本,比如 x += y 和x **=2 都是合法的。 另外,Python 并不允许重载 and、or 和not 三个关键词。 本文参与 腾讯云...
上面注册的Autograd或ADInplaceOrView封装的内核依赖于其逻辑中的运算符模式信息。如果您的操作在原地对输入进行了更改,或者返回一个与输入之一别名的张量,那么确保您的模式正确反映这一点非常重要。请参阅此处以获取有关如何注释模式的更多信息。 添加自动求导支持 到目前为止,我们有一个既有 CPU 实现又有 CUDA 实...