يحسب Elementwise XOR للبت لـ `x` و`y`.
ستكون النتيجة تعيين تلك البتات، والتي تختلف في `x` و`y`. يتم إجراء الحساب على التمثيلات الأساسية لـ `x` و`y`.
على سبيل المثال:
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import bitwise_ops
dtype_list = [tf.int8, tf.int16, tf.int32, tf.int64,
tf.uint8, tf.uint16, tf.uint32, tf.uint64]
for dtype in dtype_list:
lhs = tf.constant([0, 5, 3, 14], dtype=dtype)
rhs = tf.constant([5, 0, 7, 11], dtype=dtype)
exp = tf.constant([5, 5, 4, 5], dtype=tf.float32)
res = bitwise_ops.bitwise_xor(lhs, rhs)
tf.assert_equal(tf.cast(res, tf.float32), exp) # TRUE
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
ثابت <T يمتد TNumber > BitwiseXor <T> | |
الإخراج <T> | ض () |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء BitwiseXor <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، المعامل <T> x، المعامل <T> y)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية BitwiseXor جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|
المرتجعات
- مثيل جديد من BitwiseXor