Lógico no en Pytorch

“En este tutorial de Pytorch, veremos cómo realizar una operación lógica no en un tensor usando logocal_not ().

Pytorch es un marco de código abierto disponible con un lenguaje de programación de Python. Podemos procesar los datos en Pytorch en forma de tensor.

Un tensor es una matriz multidimensional que se utiliza para almacenar los datos. Entonces, para usar un tensor, tenemos que importar el módulo de antorcha.

Para crear un tensor, el método utilizado es tensor () "

Sintaxis:

antorcha.Tensor (datos)

Donde los datos son una matriz multidimensional.

antorcha.lógico_not ()

antorcha.lógico_not () en pytorch se realiza en un solo objeto tensor. Devuelve verdadero si el valor es falso o 0 y devuelve falso si el valor es verdadero o no igual a 0. Se necesita un tensor como parámetro.

Sintaxis:

antorcha.Logical_not (tensor_object)

Parámetro:

tensor_object es el tensor

Ejemplo 1

En este ejemplo, crearemos un tensor unidimensional - Data1 con 5 valores booleanos y realizaremos lógico_not ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores booleanos
datos1 = antorcha.tensor ([falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#logical_not en datos1
Imprimir ("Lógico no en el tensor anterior:", antorcha.Logical_not (data1))

Producción:

Tensor: tensor ([falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso])
Lógico no en el tensor anterior: tensor ([verdadero, falso, falso, falso, verdadero])

Laboral:

1. Logical_Not (False) - Verdadero

2. Logical_not (verdadero) - Falso

3. Logical_not (verdadero) - Falso

4. Logical_not (verdadero) - Falso

5. Logical_Not (False) - Verdadero

Ejemplo 2

En este ejemplo, crearemos un tensor bidimensional - Data1 con 5 valores booleanos en cada dos filas y realizaremos lógico_not ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores booleanos cada uno
datos1 = antorcha.tensor ([[falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso], [falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso]])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#logical_not en datos1
Imprimir ("Lógico no en el tensor anterior:", antorcha.Logical_not (data1))

Producción:

Tensor: tensor ([[falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso],
[Falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso]])
Lógico no en el tensor anterior: tensor ([[verdadero, falso, falso, falso, verdadero],
[Verdadero, falso, falso, falso, verdadero]])

Laboral:

1. Logical_Not (False) - True, Logical_Not (False) - True
2. Logical_not (true) - False, Logical_Not (True) - False
3. Logical_not (true) - False, Logical_Not (True) - False
4. Logical_not (true) - False, Logical_Not (True) - False
5. Logical_Not (False) - True, Logical_Not (False) - True

Ejemplo 3

En este ejemplo, crearemos un tensor unidimensional - Data1 con 5 valores numéricos y realizaremos lógicos_not ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 1D - datos1 con 5 valores numéricos
datos1 = antorcha.Tensor ([0,1,23,45,56])
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#logical_not en datos1
Imprimir ("Lógico no en el tensor anterior:", antorcha.Logical_not (data1))

Producción:

Tensor: Tensor ([0, 1, 23, 45, 56])
Lógico no en el tensor anterior: tensor ([verdadero, falso, falso, falso, falso])

Laboral:

1. Logical_not (0) - Verdadero

2. lógico_not (1) - falso

3. Logical_not (23) - Falso

4. Logical_not (45) - Falso

5. Logical_not (56) - Falso

Ejemplo 4

En este ejemplo, crearemos un tensor bidimensional - Data1 5 valores booleanos en cada dos filas y realizaremos lógico_not ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores booleanos cada uno
datos1 = antorcha.Tensor ([[12,34,56,78,90], [0,0,1,2,0]]))
#mostrar
Imprimir ("Tensor:", Data1)
#logical_not en datos1
Imprimir ("Lógico no en el tensor anterior:", antorcha.Logical_not (data1))

Producción:

Tensor: Tensor ([[12, 34, 56, 78, 90],
[0, 0, 1, 2, 0]])
Lógico no en el tensor anterior: tensor ([[falso, falso, falso, falso, falso],
[Verdadero, Verdadero, Falso, Falso, Verdadero]])

Laboral:

1. Logical_not (12) - False, Logical_Not (0) - Verdadero

2. Logical_not (34) - False, Logical_Not (0) - Verdadero

3. Logical_not (56) - False, Logical_Not (1) - Falso

4. Logical_Not (78) - False, Logical_Not (2) - Falso

5. Logical_not (90) - False, Logical_Not (0) - Verdadero

Conclusión

En esta lección de Pytorch, discutimos cómo realizar una operación lógica, no con una antorcha.Método Logical_Not (). Devuelve verdadero si el valor es falso o 0 y devuelve falso si el valor es verdadero o no igual a 0. Discutimos 4 ejemplos de valores booleanos y valores numéricos con tensores uno y 2 dimensiones.