Logique pas en pytorch

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

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_not ()

torche.logical_not () dans pytorch est effectué sur un seul objet tensor. Il renvoie vrai si la valeur est fausse ou 0 et renvoie faux si la valeur est vraie ou non égale à 0. Il prend un tenseur comme paramètre.

Syntaxe:

torche.logical_not (tensor_object)

Paramètre:

Tensor_Object est le tenseur

Exemple 1

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur unidimensionnel - Data1 avec 5 valeurs booléennes et effectuerons Logical_not ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 1D - data1 avec 5 valeurs booléennes
data1 = torche.Tensor ([faux, vrai, vrai, vrai, faux])
#afficher
imprimer ("Tensor:", data1)
#logical_not sur data1
Imprimer ("Logical Not on ci-dessus tenseur:", torche.logical_not (data1))

Sortir:

Tensor: Tensor ([false, vrai, vrai, vrai, faux])
Logique pas sur le tenseur ci-dessus: tenseur ([vrai, faux, faux, faux, vrai])

Fonctionnement:

1. logical_not (false) - vrai

2. logical_not (true) - faux

3. logical_not (true) - faux

4. logical_not (true) - faux

5. logical_not (false) - vrai

Exemple 2

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur bidimensionnel - Data1 avec 5 valeurs booléennes dans chaque deux lignes et effectuer Logical_Not ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs booléennes chacune
data1 = torche.Tensor ([[Faux, vrai, vrai, vrai, faux], [faux, vrai, vrai, vrai, faux]]))
#afficher
imprimer ("Tensor:", data1)
#logical_not sur data1
Imprimer ("Logical Not on ci-dessus tenseur:", torche.logical_not (data1))

Sortir:

Tensor: Tensor ([[faux, vrai, vrai, vrai, faux],
[Faux, vrai, vrai, vrai, faux]])
Logique pas sur le tenseur ci-dessus: tenseur ([[vrai, faux, faux, faux, vrai],
[Vrai, faux, faux, faux, vrai]])

Fonctionnement:

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

Exemple 3

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur unidimensionnel - Data1 avec 5 valeurs numériques et effectuerons logical_not ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 1D - data1 avec 5 valeurs numériques
data1 = torche.Tensor ([0,1,23,45,56])
#afficher
imprimer ("Tensor:", data1)
#logical_not sur data1
Imprimer ("Logical Not on ci-dessus tenseur:", torche.logical_not (data1))

Sortir:

Tensor: tenseur ([0, 1, 23, 45, 56])
Logique pas sur le tenseur ci-dessus: tenseur ([vrai, faux, faux, faux, faux])

Fonctionnement:

1. logical_not (0) - vrai

2. logical_not (1) - faux

3. logical_not (23) - faux

4. logical_not (45) - faux

5. logical_not (56) - faux

Exemple 4

Dans cet exemple, nous créerons un tenseur bidimensionnel - Data1 5 valeurs booléennes dans chaque ligne et effectuer Logical_not ().

Module de torche #mport
Importer une torche
#create un tenseur 2D - data1 avec 5 valeurs booléennes chacune
data1 = torche.Tensor ([[12,34,56,78,90], [0,0,1,2,0]])
#afficher
imprimer ("Tensor:", data1)
#logical_not sur data1
Imprimer ("Logical Not on ci-dessus tenseur:", torche.logical_not (data1))

Sortir:

Tensor: Tensor ([[12, 34, 56, 78, 90],
[0, 0, 1, 2, 0]])
Logique pas sur le tenseur ci-dessus: tenseur ([[faux, faux, faux, faux, faux],
[Vrai, vrai, faux, faux, vrai]])

Fonctionnement:

1. logical_not (12) - false, logical_not (0) - true

2. logical_not (34) - false, logical_not (0) - true

3. logical_not (56) - false, logical_not (1) - false

4. logical_not (78) - false, logical_not (2) - false

5. logical_not (90) - false, logical_not (0) - true

Conclusion

Dans cette leçon de pytorch, nous avons discuté de la façon d'effectuer une opération logique et non avec une torche.Méthode logical_not (). Il renvoie vrai si la valeur est fausse ou 0 et renvoie faux si la valeur est vraie ou non égale à 0. Nous avons discuté de 4 exemples de valeurs booléennes et de valeurs numériques avec une et des tenseurs bidimensionnels.