Pytorch相当于Numpy的logical_and和kin？

Question

确实Pytorch有numpy的的元素明智的等效逻辑运算符（logical_and，logical_or，logical_not和logical_xor）？在使用CPU时，在Pytorch张量上调用Numpy函数似乎可以很好地工作，甚至生成Pytorch张量作为输出。我主要是因为我假设如果pytorch计算在GPU中运行，那么这将无法很好地工作。

我遍历了Pytorch的文档索引，查找了所有包含字符串“ and”的函数，但似乎没有任何相关性。

Answer 1

更新：在Pytorch 1.2中，PyTorch引入了torch.bool数据类型，可以使用torch.BoolTensor以下数据类型：

>>> 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])

PyTorch支持对的逻辑操作ByteTensor。您可以通过使用逻辑运算&，|，^，~运营商如下：

>>> 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)