Logique et en pytorch

«Dans ce tutoriel Pytorch, nous verrons comment effectuer une logique et une opération sur un tenseur à l'aide de logocal_and ().

Pytorch est un cadre open source disponible avec un langage de programmation Python. Nous pouvons traiter les données en pytorch sous la forme d'un tenseur.

Un tenseur est un tableau multidimensionnel utilisé pour stocker les données. Donc, pour utiliser un tenseur, nous devons importer le module de torche.

Pour créer un tenseur, la méthode utilisée est tenseur () »

Syntaxe:

torche.tenseur (données)

Où les données sont un tableau multidimensionnel.

torche.logical_and ()

torche.logical_and () dans pytorch est effectué sur deux objets tensor. Il effectuera une comparaison d'élément et reviendra vrai si les deux éléments sont vrais ou supérieurs à 0 et reviendront faux si l'un des éléments est 0 ou faux. Il faut deux tenseurs comme paramètres.

Syntaxe:

torche.Logical_and (Tensor_Object1, Tensor_Object2)

Paramètres:

1. Tensor_Object1 est le premier tenseur
2. Tensor_Object2 est le deuxième tensor

Exemple 1

Dans cet exemple, nous créerons deux tenseurs unidimensionnels - Data1 et Data2 avec 5 valeurs booléennes chacune et effectuer Logical_and ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 1D - data1 avec 5 valeurs booléennes
data1 = torche.Tensor ([faux, vrai, vrai, vrai, faux])
#create un tenseur 1D - data2 avec 5 valeurs booléennes
data2 = torche.Tensor ([faux, faux, vrai, faux, vrai])
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#logical_and sur data1 et data2
Imprimer ("logique et sur les deux tenseurs:", torche.logical_and (data1, data2))

Sortir:

Premier tenseur: tenseur ([false, vrai, vrai, vrai, faux])
Deuxième tensor: tenseur ([false, faux, vrai, faux, vrai])
Logique et sur les deux tenseurs: tenseur ([faux, faux, vrai, faux, faux])

Fonctionnement:

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

Exemple 2

Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs bidimensionnels - Data1 et Data2 avec 5 valeurs booléennes chacune en ligne et effectuer Logical_and ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs booléennes dans chaque ligne
data1 = torche.Tensor ([[Faux, vrai, vrai, vrai, faux], [faux, vrai, vrai, vrai, faux]]))
#create un tenseur 2D - data2 avec 5 valeurs booléennes dans chaque ligne
data2 = torche.Tensor ([[Faux, faux, vrai, faux, vrai], [false, faux, vrai, faux, vrai]]))
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#logical_and sur data1 et data2
Imprimer ("logique et sur les deux tenseurs:", torche.logical_and (data1, data2))

Sortir:

Premier tenseur: tenseur ([[faux, vrai, vrai, vrai, faux],
[Faux, vrai, vrai, vrai, faux]])
Deuxième Tensor: Tensor ([[FALSE, FAUX, VRAI, FALSE, VRAI],
[Faux, faux, vrai, faux, vrai]])

Logique et sur les deux tenseurs: Tensor ([[faux, faux, vrai, faux, faux], [faux, faux, vrai, faux, faux]])

Exemple 3

Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs bidimensionnels - Data1 et Data2 avec 5 valeurs numériques chacune en ligne et effectuer Logical_and ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data1 = torche.Tensor ([[23,45,67,0,0], [12,21,34,56,78]])
#create un tenseur 2D - data2 avec 5 valeurs numériques dans chaque ligne
data2 = torche.Tensor ([[0,0,55,78,23], [10,20,44,56,0]])
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#logical_and sur data1 et data2
Imprimer ("logique et sur les deux tenseurs:", torche.logical_and (data1, data2))

Sortir:

Premier tenseur: tenseur ([[23, 45, 67, 0, 0],
[12, 21, 34, 56, 78]])
Deuxième tenseur: tenseur ([[0, 0, 55, 78, 23],
[10, 20, 44, 56, 0]])
Logique et sur les deux tenseurs ci-dessus: tenseur ([[faux, faux, vrai, faux, faux], [vrai, vrai, vrai, vrai, faux]])

Fonctionnement:

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

Exemple 4

Dans cet exemple, nous créerons des tenseurs bidimensionnels - Data1 et Data2 avec 5 valeurs numériques et logiques chacune en ligne et effectuer Logical_and ().

Ici, il considère vrai comme 1 et faux comme 0.

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs numériques et logiques dans chaque ligne
data1 = torche.Tensor ([[23,45,67,0,0], [faux, vrai, vrai, vrai, faux]])
#create un tenseur 2D - data2 avec 5 valeurs numériques et logiques dans chaque ligne
data2 = torche.Tensor ([[0,0,55,78,23], [false, vrai, vrai, vrai, faux]])
#afficher
print ("First Tensor:", Data1)
Print ("Second Tensor:", Data2)
#logical_and sur data1 et data2
Imprimer ("logique et sur les deux tenseurs:", torche.logical_and (data1, data2))

Sortir:

Premier tenseur: tenseur ([[23, 45, 67, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0]])
Deuxième tenseur: tenseur ([[0, 0, 55, 78, 23],
[0, 1, 1, 1, 0]])
Logique et sur les deux tenseurs: Tensor ([[faux, faux, vrai, faux, faux],
[Faux, vrai, vrai, vrai, faux]])

Fonctionnement:

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

Conclusion

Dans cette leçon de pytorch, nous avons discuté de la façon d'effectuer une logique et un fonctionnement avec une torche.Méthode logical_and (). Il effectuera une comparaison d'élément et reviendra vrai si les deux éléments sont vrais ou supérieurs à 0 et reviendront faux si l'un des éléments est 0 ou faux. Nous avons vu la fonctionnalité des données logiques et numériques.