Logiczne i w Pytorch

„W tym samouczku Pytorcha zobaczymy, jak wykonać logiczny i działający na tensor za pomocą logocal_and ().

Pytorch to open source dostępny z językiem programowania Python. Możemy przetwarzać dane w Pytorch w postaci tensora.

Tensor to wielowymiarowa tablica używana do przechowywania danych. Więc do używania tensora musimy zaimportować moduł pochodni.

Aby utworzyć tensor, zastosowaną metodą jest tensor () ”

Składnia:

latarka.tensor (dane)

Gdzie dane są wielowymiarową tablicą.

latarka.logical_and ()

latarka.logical_and () w Pytorch jest wykonywany na dwóch obiektach tensor. Wykonuje porównanie elementów i zwróci prawdziwie, jeśli oba elementy są prawdziwe lub większe niż 0 i zwróć false, jeśli którykolwiek z elementów to 0 lub fałszywy. Zajmuje dwa tensory jako parametry.

Składnia:

latarka.logical_and (tensor_object1, tensor_object2)

Parametry:

1. Tensor_Object1 to pierwszy tensor
2. Tensor_Object2 to drugi tensor

Przykład 1

W tym przykładzie utworzymy dwa jednowymiarowe tensory - dane.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz tensor 1d - Data1 z 5 wartościami logicznymi
data1 = pochodnia.tensor ([false, true, true, true, false])
#Utwórz tensor 1d - Data2 z 5 wartościami logicznymi
data2 = pochodnia.tensor ([false, false, true, false, true])
#wyświetlacz
Drukuj („Pierwszy tensor:”, Data1)
Drukuj („drugi tensor:”, data2)
#logical_and on Data1 i Data2
Drukuj („logiczny i powyżej dwóch tensorów:”, pochodni.logical_and (data1, data2))

Wyjście:

Pierwszy tensor: tensor ([false, true, true, true, false])
Drugi tensor: tensor ([Fałsz, false, true, false, true])
Logiczne i powyżej dwa tensory: tensor ([false, false, true, false, false])

Pracujący:

1. logical_and (false, false) - false
2. logical_and (prawda, false) - false
3. logical_and (true, true) - false
4. logical_and (prawda, false) - prawda
5. logical_and (false, true) - false

Przykład 2

W tym przykładzie utworzymy dwuwymiarowe tensory - dane.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utwórz tensor 2D - Data1 z 5 wartościami logicznymi w każdym rzędzie
data1 = pochodnia.tensor ([[false, true, true, true, false], [false, true, true, false]]))
#Utwórz tensor 2D - Data2 z 5 wartościami logicznymi w każdym rzędzie
data2 = pochodnia.tensor ([[false, false, true, false, true], [false, false, true, false, true]]))
#wyświetlacz
Drukuj („Pierwszy tensor:”, Data1)
Drukuj („drugi tensor:”, data2)
#logical_and on Data1 i Data2
Drukuj („logiczny i powyżej dwóch tensorów:”, pochodni.logical_and (data1, data2))

Wyjście:

Pierwszy tensor: tensor ([[Fałsz, prawda, prawda, prawda, fałsz],
[Fałsz, prawda, prawda, prawda, false]])
Drugi tensor: tensor ([[Fałsz fałsz, prawda, fałsz, prawda],
[Fałsz, Fałsz, True, False, True]])

Logiczne i powyżej dwa tensory: tensor ([[false, false, true, false, false], [false, false, true, false, false]]))

Przykład 3

W tym przykładzie utworzymy dwuwymiarowe tensory - dane.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utworz tensor 2D - Data1 z 5 wartościami liczbowymi w każdym rzędzie
data1 = pochodnia.tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]))
#Utwórz tensor 2D - Data2 z 5 wartościami liczbowymi w każdym rzędzie
data2 = pochodnia.tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]))
#wyświetlacz
Drukuj („Pierwszy tensor:”, Data1)
Drukuj („drugi tensor:”, data2)
#logical_and on Data1 i Data2
Drukuj („logiczny i powyżej dwóch tensorów:”, pochodni.logical_and (data1, data2))

Wyjście:

Pierwszy tensor: tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])
Drugi tensor: tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])
Logiczne i powyżej dwa tensory: tensor ([[false, false, true, false, false], [true, true, true, false]]))

Pracujący:

1. logical_and (23, 0) - false, logical_and (12, 10) - prawda
2. Logical_and (45, 0) - Fałse, logical_and (21, 20) - prawda
3. Logical_and (67, 55) - Fałse, logical_and (34, 44) - prawda
4. Logical_and (0, 78) - True, logical_and (56, 56) - True
5. logical_and (0, 23) - false, logical_and (78, 0) - false

Przykład 4

W tym przykładzie utworzymy dwuwymiarowe tensory - dane.

Tutaj uważa to za prawdziwe jako 1 i fałszywe jako 0.

#Import Moduł pochodni
Importuj pochodnię
#Utworz tensor 2D - Data1 z 5 wartościami numerycznymi i logicznymi w każdym rzędzie
data1 = pochodnia.tensor ([[[23,45,67,0,0], [false, true, true, true, false]]))
#Utworz tensor 2D - Data2 z 5 wartościami numerycznymi i logicznymi w każdym rzędzie
data2 = pochodnia.tensor ([[0,0,55,78,23], [false, true, true, true, false]]))
#wyświetlacz
Drukuj („Pierwszy tensor:”, Data1)
Drukuj („drugi tensor:”, data2)
#logical_and on Data1 i Data2
Drukuj („logiczne i powyżej dwóch tensorów:”, pochodni.logical_and (data1, data2))

Wyjście:

Pierwszy tensor: tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0]])
Drugi tensor: tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[0, 1, 1, 1, 0]])
Logiczne i powyżej dwa tensory: tensor ([[false, false, true, false, false],
[Fałsz, prawda, prawda, prawda, false]])

Pracujący:

1. logical_and (23, 0) - false, logical_and (0,0) - false
2. Logical_and (45, 0) - Fałsz, logical_and (1, 1) - prawda
3. Logical_and (67, 55) - Fałse, logical_and (1, 1) - prawda
4. logical_and (0, 78) - true, logical_and (1, 1) - true
5. logical_and (0, 23) - false, logical_and (0, 0) - false

Wniosek

W tej lekcji Pytorcha omówiliśmy, jak wykonywać logiczne i działające z pochodnią.Metoda logical_and (). Wykonuje porównanie elementów i zwróci prawdziwie, jeśli oba elementy są prawdziwe lub większe niż 0 i zwróć false, jeśli którykolwiek z elementów to 0 lub fałszywy. Widzieliśmy funkcjonalność danych logicznych i numerycznych.