在PyTorch 中,我们可以使用~运算符或者torch.logical_not()函数来取反布尔张量。这两个方法均能将布尔张量中的True转换为False,False转换为True。 2.1 使用~运算符 ~运算符是一种简洁的方式来对布尔值进行取反操作。下面是一个示例: AI检测代码解析 # 使用 ~ 运算符取反inverted_tensor=~bool_tensorprint(invert...
将上述步骤整合起来,完整代码如下: importtorch# 导入PyTorch库以进行张量操作# 创建一个包含0和1的张量tensor=torch.tensor([[1,0],[0,1]])print("原始张量:")print(tensor)# 执行逐元素取反操作inverse_tensor=torch.logical_not(tensor)print("逐元素取反后的张量:")print(inverse_tensor) 1. 2. 3. ...
逻辑非函数`torch.logical_not`接受一个张量作为输入,并返回逻辑非结果。 示例代码如下: ```python import torch # 创建一个张量 a = torch.tensor([True, False, True, False]) # 逻辑非函数 b = torch.logical_not(a) print(b) # 输出: tensor([False, True, False, True]) ``` ## 3. 逻辑运...
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_not(input) torch.logical_or(input, other) 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_...
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。
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...
PyTorch编写代码遇到的问题及解决方案 PyTorch编写代码遇到的问题及解决⽅案PyTorch编写代码遇到的问题 错误提⽰：no module named xxx xxx为⾃定义⽂件夹的名字 因为搜索不到，所以将当前路径加⼊到包的搜索⽬录 解决⽅法：import sys sys.path.append('..') #将上层⽬录加⼊到搜索路径中 sys.path...
上面的代码注册了一个Autograd内核,该内核在前向传播时附加一个虚拟的NotImplemented节点(保留输入的require_grad属性)。在反向传播中,NotImplemented节点会引发错误。在较大模型中进行调试时,这可能有助于确定在前向传播过程中确切丢失requires_grad属性的位置。
masked_filled(data.bool()) 2.RuntimeError: Subtraction, the-operator, with a bool tensor is not supported. If you are trying to invert a mask, use the~orlogical_not()operator instead. 这是因为 pytorch版本的问题,出现这种问题一般是因为你跑的代码当初可能写在pytorch1.2版本之前,而你现在的运行...