Lógico o en pytorch

“En este tutorial de Pytorch, veremos cómo realizar una lógica u operación en un tensor usando logocal_or ().

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.Logical_or ()

antorcha.Logical_or () en pytorch se realiza en dos objetos tensor. Realizará una comparación de elementos y returará verdadero; Cualquiera de los elementos es verdadero o mayor que 0 y devuelve falso si ambos elementos son falsos o 0. Se necesitan dos tensores como parámetros.

Sintaxis:

antorcha.Logical_or (tensor_object1, tensor_object2)

Parámetros:

1. tensor_object1 es el primer tensor
2. tensor_object2 es el segundo tensor

Ejemplo 1

En este ejemplo, crearemos dos tensores unidimensionales: Data1 y Data2 con 5 valores booleanos cada uno y realizarán lógicos_or ().

#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])
#cree un tensor 1D - datos2 con 5 valores booleanos
data2 = antorcha.tensor ([falso, falso, verdadero, falso, verdadero])
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#logical_or en Data1 y Data2
Imprimir ("Lógico o en Two Tensors:", Torch.Logical_or (data1, data2))

Producción:

Primer tensor: tensor ([falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso])
Segundo tensor: tensor ([falso, falso, verdadero, falso, verdadero])
Lógico o en arriba dos tensores: tensor ([falso, verdadero, verdadero, verdadero, verdadero])

Laboral:

1. Logical_or (False, False) - Falso
2. Logical_or (True, False) - True
3. Logical_or (True, True) - True
4. Logical_or (True, False) - True
5. Logical_or (False, True) - True

Ejemplo 2

En este ejemplo, crearemos tensores bidimensionales: Data1 y Data2 con 5 valores booleanos cada uno en una fila y realizaremos Logical_or ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores booleanos en cada fila
datos1 = antorcha.tensor ([[falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso], [falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso]])
#cree un tensor 2D - datos2 con 5 valores booleanos en cada fila
data2 = antorcha.tensor ([[falso, falso, verdadero, falso, verdadero], [falso, falso, verdadero, falso, verdadero]])
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#logical_or en Data1 y Data2
Imprimir ("Lógico o en Two Tensors:", Torch.Logical_or (data1, data2))

Producción:

Primer tensor: tensor ([[falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso],
[Falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso]])
Segundo tensor: tensor ([[falso, falso, verdadero, falso, verdadero],
[Falso, falso, verdadero, falso, verdadero]])
Lógico o en arriba dos tensores: tensor ([[falso, verdadero, verdadero, verdadero, verdadero], [falso, verdadero, verdadero, verdadero, verdadero]])

Ejemplo 3

En este ejemplo, crearemos tensores bidimensionales: Data1 y Data2 con 5 valores numéricos cada uno en una fila y realizaremos lógico_or ().

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]]))
#cree un tensor 2D - datos2 con 5 valores numéricos en cada fila
data2 = antorcha.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]]))
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#logical_or en Data1 y Data2
Imprimir ("Lógico o en Two Tensors:", Torch.Logical_or (data1, data2))

Producción:

Primer tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])
Segundo tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])
Lógico o en arriba dos tensores: tensor ([[verdadero, verdadero, verdadero, verdadero, verdadero],
[Verdadero, verdadero, verdadero, verdadero, verdadero]])

Laboral:

1. Logical_or (23, 0) - True, Logical_or (12, 10) - Verdadero
2. Logical_or (45, 0) - True, Logical_or (21, 20) - Verdadero
3. Logical_or (67, 55) - True, Logical_or (34, 44) - Verdadero
4. Logical_or (0, 78) - True, Logical_or (56, 56) - Verdadero
5. Logical_or (0, 23) - True, Logical_or (78, 0) - Verdadero

Ejemplo 4

En este ejemplo, crearemos tensores bidimensionales: Data1 y Data2 con 5 valores numéricos y lógicos cada uno en una fila y realizaremos lógico_or ().

Aquí considera verdadero como 1 y falso como 0.

#módulo de antorcha de Import
antorcha de importación
#cree un tensor 2D - datos1 con 5 valores numéricos y lógicos en cada fila
datos1 = antorcha.Tensor ([[23,45,67,0,0], [Falso, Verdadero, Verdadero, Verdadero, Falso]])
#cree un tensor 2D - datos2 con 5 valores numéricos y lógicos en cada fila
data2 = antorcha.tensor ([[0,0,55,78,23], [falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso]])
#mostrar
Imprimir ("Primer tensor:", Data1)
Imprimir ("Segundo tensor:", data2)
#logical_or en Data1 y Data2
Imprimir ("Lógico o en Two Tensors:", Torch.Logical_or (data1, data2))

Producción:

Primer tensor: Tensor ([[23, 45, 67, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0]])
Segundo tensor: Tensor ([[0, 0, 55, 78, 23],
[0, 1, 1, 1, 0]])
Lógico o en arriba dos tensores: tensor ([[verdadero, verdadero, verdadero, verdadero, verdadero],
[Falso, verdadero, verdadero, verdadero, falso]])

Laboral:

1. Logical_or (23, 0) - True, Logical_or (0,0) - Falso
2. Logical_or (45, 0) - True, Logical_or (1, 1) - Verdadero
3. Logical_or (67, 55) - True, Logical_or (1, 1) - Verdadero
4. Logical_or (0, 78) - True, Logical_or (1, 1) - Verdadero
5. Logical_or (0, 23) - True, Logical_or (0, 0) - Falso

Conclusión

En esta lección de Pytorch, discutimos cómo realizar una lógica u operación con una antorcha.Método Logical_or (). Realizará una comparación de elementos y returará verdadero; Cualquiera de los elementos es verdadero o mayor que 0 y devuelve falso si ambos elementos son falsos o 0. Vimos la funcionalidad de los datos lógicos y numéricos.