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
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_...
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_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_...
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。
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。… ...
'logical_and', 'logical_not', 'logical_or', 'logical_xor', 'logit', 'logit_', 'logspace', 'logsumexp', 'long', 'lstm', 'lstm_cell', 'lstsq', 'lt', 'lu', 'lu_solve', 'lu_unpack', 'manual_seed', 'margin_ranking_loss', 'masked', 'masked_fill', 'masked_scatter', 'ma...
>>> np.logical_and(data5,data6) array([False, True, False, False, False]) >>> np.logical_or(data5,data6) array([ True, True, True, True, True]) >>> np.logical_xor(data5,data6) array([ True, False, True, True, True]) ...
test_logical_or.py test_logical_or.py4.23 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 文俊提交于1年前.Fix the failed UT. importtorch importnumpyasnp importtorch_npu fromtorch_npu.testing.testcaseimportTestCase,run_tests classTestLogicalOr(TestCase): ...
PyTorch also overloads a range of arithmetic and logical operators: z = -x # z = torch.neg(x) z = x + y # z = torch.add(x, y) z = x - y # z = torch.sub(x, y) z = x * y # z = torch.mul(x, y) z = x / y # z = torch.div(x, y) z = x // y # ...