mindspore.ops.logical_or

mindspore.ops.logical_or(input, other)[源代码]

逐元素计算两个Tensor的逻辑或运算。 input 和 other 的输入遵循隐式类型转换规则，使数据类型一致。输入必须是两个Tensor或一个Tensor和一个bool。当输入是两个Tensor时，它们的shape可以广播，数据类型必须是bool。当输入是一个Tensor和一个bool时，bool对象只能是一个常量，Tensor的数据类型必须是bool。

\[out_{i} = x_{i} \vee y_{i}\]

说明

logical_or支持广播。

参数：

input (Union[Tensor, bool]) - 第一个输入是bool或数据类型可被隐式转换为bool的Tensor。
other (Union[Tensor, bool]) - 当第一个输入是Tensor的时候，第二个输入是bool或者数据类型可被隐式转换为bool的Tensor。

返回：

Tensor，形状与广播后的shape相同，数据类型为bool。

异常：

TypeError - 如果 input 和 other 都不是Tensor。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([True, False, True]), mindspore.bool_)
>>> y = Tensor(np.array([True, True, False]), mindspore.bool_)
>>> output = ops.logical_or(x, y)
>>> print(output)
[ True  True  True]
>>> x = Tensor(1, mindspore.bool_)
>>> y = Tensor(0, mindspore.bool_)
>>> output = ops.logical_or(x, y)
>>> print(output)
True
>>> x = True
>>> y = Tensor(0, mindspore.bool_)
>>> output = ops.logical_or(x, y)
>>> print(output)
True
>>> x = True
>>> y = Tensor(np.array([True, False]), mindspore.bool_)
>>> output = ops.logical_or(x, y)
>>> print(output)
[True True]