Xor logique en pytorch

«Dans ce didacticiel Pytorch, nous verrons comment effectuer une opération XOR logique sur un tenseur à l'aide de logocal_xor ().

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_xor ()

torche.logical_xor () dans pytorch est effectué sur deux objets tensor. Il effectuera une comparaison d'élément et reviendra vrai si les deux éléments sont différents et reviendront faux si les deux éléments sont les mêmes. Il faut deux tenseurs comme paramètres.

Syntaxe:

torche.logical_xor (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_xor ().

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_xor sur data1 et data2
Imprimer ("Logical xor sur les deux tenseurs ci-dessus:", torche.logical_xor (data1, data2))

Sortir:

Premier tenseur: tenseur ([false, vrai, vrai, vrai, faux])
Deuxième tensor: tenseur ([false, faux, vrai, faux, vrai])
Xor logique sur les deux tenseurs ci-dessus: tenseur ([faux, vrai, faux, vrai, vrai])

Fonctionnement:

1. logical_xor (false, false) - false

2. logical_xor (true, false) - true

3. logical_xor (true, true) - false

4. logical_xor (true, false) - true

5. logical_xor (false, true) - true

Exemple 2

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

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_xor sur data1 et data2
Imprimer ("Logical xor sur les deux tenseurs ci-dessus:", torche.logical_xor (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]])
Xor logique sur les deux tenseurs ci-dessus: tenseur ([[faux, vrai, faux, vrai, vrai], [false, vrai, faux, vrai, vrai]])

Conclusion

Dans cette leçon de pytorch, nous avons discuté de la façon d'effectuer un opération logique XOR avec une torche.Méthode logical_xor (). Il effectuera une comparaison d'élément et reviendra vrai si les deux éléments sont différents et reviendront faux si les deux éléments sont les mêmes