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Numpyのlogical_andとkinの同等のPytorch？

PytorchにはNumpyの要素単位の等価な 論理演算子 （logical_and、logical_or、logical_not、logical_xor）？ PytorchテンソルでNumpy関数を呼び出すと、CPUを使用するときに十分に機能し、出力としてPytorchテンソルを生成するように見えます。 pytorch計算がGPUで実行されている場合、これはあまりうまく機能しないと思うので、主に尋ねます。

私は、文字列 "and"を含むすべての関数で Pytorchのドキュメントインデックス を調べましたが、関連するものはありません。

pythonnumpypytorch
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Sean Lake

更新：Pytorch 1.2で、PyTorchが導入されましたtorch.booltorch.BoolTensor ：を使用して使用できるデータ型

>>> a = torch.BoolTensor([False, True, True, False])  # or pass [0, 1, 1, 0]
>>> b = torch.BoolTensor([True, True, False, False])

>>> a & b  # logical and
tensor([False,  True, False, False])

PyTorchは ByteTensor の論理演算をサポートしています。次のように、&、|、^、~演算子を使用して論理演算を使用できます。

>>> a = torch.ByteTensor([0, 1, 1, 0])
>>> b = torch.ByteTensor([1, 1, 0, 0])

>>> a & b  # logical and
tensor([0, 1, 0, 0], dtype=torch.uint8)

>>> a | b  # logical or
tensor([1, 1, 1, 0], dtype=torch.uint8)

>>> a ^ b  # logical xor
tensor([1, 0, 1, 0], dtype=torch.uint8)

>>> ~a  # logical not
tensor([1, 0, 0, 1], dtype=torch.uint8)
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kHarshit

ロジックと：

a * b

ロジックまたは：

a + b
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lbsweek