我有一个大小为n x m的矩阵A，所有条目都是布尔值。我希望所有计算都在GPU上，并且我将矩阵A存储为张量，每个条目都是pytorch的bool数据类型。我希望单个向量b的输出是一个1 x m张量，用于存储A中所有行的OR。
我想要的是：矩阵=[a 1,1，a 1,2 、、 a 1,3，...，a 1，m][a 2,1，a 2,2 、、 a 2,3，...，a 2，m]...[a n，1，a n，2 、、 a n，3，...，a n，m]
b = [b 1，b 2，，b 3，，...，b m]
s.t。 b i = a 1，i | a 2，i | a 3，i | ... | a n，i其中|是Pytorch中的OR运算符
本质上，我想要一个应用行或列明智的布尔运算的函数。我知道可以使用.__OR__，并且Pytorch的OR函数将两个布尔张量用作输入，我需要遍历所有行以获得所需的b向量。由于OR是可交换的（a |（b | c）=（a | b）| c），我认为pytorch将具有一些不错的功能，可以通过| |来加快速度。并行或以某种“分而治之”的方法进行操作，而不是通过循环来完成。欢迎任何使用pytorch加快应用可通信行/列明智布尔运算的过程的想法或参考。最好是所有操作都在GPU上完成。