pypto.logical_not#

产品支持情况#

  • Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持

  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持

  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持

功能说明#

输入Tensor中的0对应转换为True，非0值转换为False。

函数原型#

logical_not(input: 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_FP32，DT_FP16，DT_BF16，DT_BOOL，DT_INT8，DT_UINT8，DT_INT16，DT_UINT16，DT_INT32，DT_UINT32。
不支持空Tensor；Shape仅支持1-4维；Shape Size不大于2147483647（即INT32_MAX）。

返回值说明#

返回输出Tensor，Tensor的数据类型为DT_BOOL，Shape与源操作数input Shape相同。

约束说明#

  1. TileShape与input维度保持一致；

  2. 由于存在临时内存使用，当输入数据类型为DT_FP32，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(BOOL) + 20.25KB<UB。其他输入数据类型应该满足，a*b*c*d*sizeof(self) + a*b*c*d*sizeof(BOOL) + 12.54KB<UB

  3. 当输入数据类型为DT_INT16、DT_UINT16、DT_INT32、DT_UINT32时，走整数计算路径，临时内存占用与输入数据类型相关：DT_INT16/DT_UINT16需4KB，DT_INT32/DT_UINT32需8KB。TileShape大小约束为：a*b*c*d*sizeof(self) + a*b*c*d*sizeof(BOOL) + sizeof(self)*2KB<UB。

  4. Tensor类型输入不支持TileOpFormat.TILEOP_NZ格式。

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：输入input shape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)

接口调用示例#

a = pypto.tensor([5], pypto.DT_INT32)
out = pypto.logical_not(a)

结果示例如下：

输入数据x: [0 1 2 3 4]
输出数据y: [True False False False False]