Calcular elementos lógicos Y, O y NO de tensores en PyTorch

En este artículo, vamos a ver cómo calcular elementos lógicos AND, OR y NOT de tensores dados en PyTorch . Podemos calcular esto usando los métodos torch.logical_and(), torch.logical_or() y torch.logical_not(). Vamos a discutir todos ellos uno por uno.

Calcule elemento-sabio con AND lógico

torch.logical_and() : este método se utiliza para calcular el AND lógico por elementos del tensor dado. Este método trató los valores distintos de cero como verdaderos y los valores cero como falsos. La siguiente sintaxis se utiliza para calcular AND lógico.

Sintaxis: torch.logical_and(entrada, otro)

Parámetros

• input –  Este es nuestro tensor de entrada
• otro: este tensor es para calcular AND con el tensor de entrada.

Retorno: este método devuelve un tensor con valores que obtenemos después de calcular el AND lógico.

Ejemplo 1:

El siguiente programa es para calcular AND lógico por elementos en dos tensores 1D que tienen valores booleanos.

# Import the required library
import torch
  
# create two tensors having boolean values
tens_1 = torch.tensor([True, True, False, False])
tens_2 = torch.tensor([True, False, True, False])
  
# display the above created tensors
print("Input Tensor 1: ", tens_1)
print("Input Tensor 2: ", tens_2)
  
# compute the logical AND of input1 and input2
tens = torch.logical_and(tens_1, tens_2)
  
# print result
print("\nAfter Compute Logical AND: ", tens)

Producción:

 

Ejemplo 2:

El siguiente programa es para comprender cómo calcular AND lógico por elementos en dos tensores 2D.

# Import the required library
import torch
  
# create two tensors
tens_1 = torch.tensor([[10, 0], [0, 20]])
tens_2 = torch.tensor([[0, 30], [0, 40]])
  
# display the tensors
print("Input Tensor 1: \n", tens_1)
print("Input Tensor 2: \n", tens_2)
  
# compute the logical AND
tens = torch.logical_and(tens_1, tens_2)
  
# print result
print("After Compute Logical AND: \n", tens)

Producción:

 

Calcular elemento-sabio con OR lógico

torch.logical_or(): este método se utiliza para calcular el OR lógico por elementos del tensor dado. Este método también trató los valores distintos de cero como verdaderos y los valores cero como falsos. La siguiente sintaxis se utiliza para calcular OR lógico.

Sintaxis: torch.logical_or(entrada, otro)

Parámetros

• input –  Este es nuestro tensor de entrada
• otro: este tensor es para calcular OR con el tensor de entrada.

Retorno: devuelve un tensor con valores que obtenemos después de calcular el OR lógico.

Ejemplo 1:

El siguiente programa es para saber cómo calcular elementos OR lógicos en dos tensores 1D.

# Import the required library
import torch
  
# create two tensors
tens_1 = torch.tensor([[10, 0, 20, 0]])
tens_2 = torch.tensor([[0, 30, 40, 0]])
  
# display the tensors
print("\n Input Tensor 1: ", tens_1)
print("\n Input Tensor 2: ", tens_2)
  
# compute the logical OR
tens = torch.logical_or(tens_1, tens_2)
  
# print result
print("\n After Compute Logical OR: ", tens)

Producción:

 

Ejemplo 2:

El siguiente programa es para comprender cómo calcular OR lógico por elementos en dos tensores 2D.

# Import the required library
import torch
  
# create two tensors
tens_1 = torch.tensor([[11, 0], [0, 12]])
tens_2 = torch.tensor([[0, 13], [0, 14]])
  
# display the tensors
print("\n Input Tensor 1: \n", tens_1)
print("\n Input Tensor 2: \n", tens_2)
  
# compute the logical OR
tens = torch.logical_or(tens_1, tens_2)
  
# print result
print("\n After Compute Logical OR: \n", tens)

Producción:

 

Calcular elementos con NOT lógico

torch.logical_not(): este método se utiliza para calcular el elemento lógico NOT del tensor de entrada dado. Este método también trató los valores distintos de cero como verdaderos y los valores cero como falsos. La siguiente sintaxis se utiliza para calcular el NOT lógico.

Sintaxis: torch.logical_not (entrada)

Parámetro – 

• input – Este es nuestro tensor de entrada

Retorno: este método devuelve un tensor con valores que obtenemos después de calcular el NOT lógico.

El siguiente programa es para comprender cómo calcular el elemento lógico NOT del tensor.

# import required library
import torch
  
# create two tensors
tens_1 = torch.tensor([11, 0])
  
  
# display the tensors
print("\n Input Tensor 1: \n", tens_1)
  
# compute the logical NOT
tens = torch.logical_not(tens_1)
  
# display result
print("\n After Compute Logical NOT: \n", tens)

Producción: