logical_or

paddle.fluid.layers.logical_or(x, y, out=None, name=None)[源代码]

该OP逐元素的对 XY 两LoDTensor/Tensor进行逻辑或运算。

\[Out = X || Y\]
参数:
  • x (Variable)- 逻辑或运算的第一个输入,是一个多维的LoDTensor/Tensor,数据类型只能是bool。
  • y (Variable)- 逻辑或运算的第二个输入,是一个多维的LoDTensor/Tensor,数据类型只能是bool。
  • out (Variable,可选)- 指定算子输出结果的LoDTensor/Tensor,可以是程序中已经创建的任何Variable。默认值为None,此时将创建新的Variable来保存输出结果。
  • name (str,可选)- 该参数供开发人员打印调试信息时使用,具体用法参见 Name ,默认值为None。

返回:与 x 维度相同,数据类型相同的LoDTensor/Tensor。

返回类型:Variable

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

# Graph organizing
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[2], dtype='bool')
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[2], dtype='bool')
res = fluid.layers.logical_or(x=x, y=y)
# The comment lists another available method.
# res = fluid.layers.fill_constant(shape=[2], dtype='bool', value=0)
# fluid.layers.logical_or(x=x, y=y, out=res)

# Create an executor using CPU as an example
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())

# Execute
x_i = np.array([[1, 0], [0, 1]]).astype(np.bool)
y_i = np.array([[1, 1], [0, 0]]).astype(np.bool)
res_val, = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x':x_i, 'y':y_i}, fetch_list=[res])
print(res_val) # [[True, True], [False, True]]