pypto.bitwise_or#

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#

逐元素地将input与other值进行按位或(OR)运算。计算公式如下:

\[ res_i = input_i | other_i \]

函数原型#

bitwise_or(input: Tensor, other: Union[Tensor, int]) -> 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_INT16,DT_UINT16。
不支持空Tensor;Shape仅支持2-4维,支持按照单个维度广播到相同形状;Shape Size不大于2147483647(即INT32_MAX)。

other

输入

源操作数。
支持的类型为int以及Tensor类型。
Tensor支持的数据类型为:DT_INT16,DT_UINT16。
不支持空Tensor;Shape仅支持2-4维,支持按照单个维度广播到相同形状;Shape Size不大于2147483647(即INT32_MAX)。

返回值说明#

返回输出Tensor,Tensor的数据类型和input、other相同,Shape为input和other广播后大小。

约束说明#

  1. input 和 other 类型应该相同。

  2. other 为数字的时候,不支持隐式转化。

  3. other 不支持nan、inf等特殊值

调用示例#

TileShape设置示例#

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。

如非广播场景,输入intput 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。

广播场景,输入intput 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#

a = pypto.tensor([2], pypto.DT_INT16)
b = pypto.tensor([2], pypto.DT_INT16)
out = pypto.bitwise_or(a, b)

结果示例如下:

输入数据a:  [2, 5]
输入数据b: [1, 7]
输出数据out: [3, 7]