在numpy中,我可以执行以下操作:

>>> x = np.array([[False, True, False], [True, False, True]])
>>> z0 = np.logical_and.accumulate(x, axis=0)
>>> z1 = np.logical_and.accumulate(x, axis=1)

这将返回以下内容:

>>> z0
array([[False,  True, False],
       [False, False, False]])

>>> z1
array([[False, False, False],
       [ True, False, False]])

什么相当于pytorch中的ufunc操作?

推荐答案

逻辑and对应于二进制的产品.您可以使用cumprod:

>>> x.cumprod(dim=0).bool()
tensor([[False,  True, False],
        [False, False, False]])

>>> x.cumprod(dim=1).bool()
tensor([[False, False, False],
        [ True, False, False]])

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