python - Pytorch 相当于 Numpy 的 logical_and 和 kin？

Question

Pytorch 是否具有 Numpy 的元素方面的等价物 logical operators (logical_and、logical_or、logical_not 和 logical_xor)？在使用 CPU 时，在 Pytorch 张量上调用 Numpy 函数似乎工作得很好，甚至生成 Pytorch 张量作为输出。我问的主要是因为我假设如果 pytorch 计算在 GPU 中运行，这将不会很好地工作。

我已经查看了 Pytorch's documentation index在所有包含字符串“and”的函数中，似乎都不相关。

Answer 1

更新:在 Pytorch 1.2 中，PyTorch 引入了 torch.bool 数据类型，可以通过 torch.BoolTensor 使用。 :

>>> 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])

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PyTorch 支持对 ByteTensor 的逻辑运算.您可以使用 &、|、^、~ 运算符进行逻辑运算，如下所示:

>>> 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)