# pypto.logical_and【免费下载链接】pyptoPyPTO发音: pai p-t-oParallel Tensor/Tile Operation编程范式。项目地址: https://gitcode.com/cann/pypto产品支持情况产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DT√Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√功能说明对两个输入的Tensor行逐元素逻辑与AND运算。运算规则如果输入的Tensor为 bool 则 True and True - True其余情况皆为 False。如果输入的Tensor数值会自动转换成 True/False0 为 False非 0 为 True。函数原型logical_and(input: Tensor, other: Tensor) - Tensor参数说明参数名输入/输出说明input输入源操作数。支持的类型为Tensor。Tensor支持的数据类型为DT_FP32DT_FP16DT_BF16DT_INT8DT_UINT8DT_BOOLDT_INT16DT_INT32。不支持空TensorShape仅支持1-4维支持输入Tensor的数据类型不同支持单轴广播。Shape Size不大于2147483647即INT32_MAX。other输入源操作数。支持的类型为Tensor。Tensor支持的数据类型为DT_FP32DT_FP16DT_BF16DT_INT8DT_UINT8DT_BOOLDT_INT16DT_INT32。不支持空TensorShape仅支持1-4维支持输入Tensor的数据类型不同支持单轴广播。Shape Size不大于2147483647即INT32_MAX。返回值说明返回输出TensorTensor的数据类型为DT_BOOL形状为广播后的形状。约束说明TileShape与input、other维度保持一致由于存在临时内存使用TileShape大小有额外约束假设TileShape为[a,b,c,d]那么a*b*c*d*sizeof(self) a*b*c*d*sizeof(other) a*b*c*d*sizeof(BOOL) 1.1875KBUB。调用示例TileShape设置示例说明调用该operation接口前应通过set_vec_tile_shapes设置TileShape。TileShape维度应和输出一致。示例1非广播场景输入input shape为[m, n]other为[m, n]输出为[m, n]TileShape设置为[m1, n1]则m1, n1分别用于切分m, n轴。pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)示例2广播场景输入input shape为[m, n]other为[m, 1]输出为[m, n]TileShape设置为[m1, n1]则m1, n1分别用于切分m, n轴。pypto.set_vec_tile_shapes(4, 16)接口调用示例x pypto.tensor([2], pypto.DT_BOOL) y1 pypto.tensor([2], pypto.DT_BOOL) z1 pypto.logical_and(x, y1) # 支持广播 y2 pypto.tensor([2,2], pypto.DT_BOOL) z2 pypto.logical_and(x, y2)结果示例如下输入数据x: [True, False] 输入数据y1: [True, True] 输入数据y2: [[True, False], [False, True]] 输出数据z1: [True, False] 输出数据z2: [[True, False], [False, False]]【免费下载链接】pyptoPyPTO发音: pai p-t-oParallel Tensor/Tile Operation编程范式。项目地址: https://gitcode.com/cann/pypto创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考