Elementwise calcula el XOR bit a bit de `x` e `y`.
El resultado tendrá configurados esos bits que son diferentes en `x` e `y`. El cálculo se realiza sobre las representaciones subyacentes de "x" e "y".
Por ejemplo:
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
Constantes
Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico del tensor. |
estático <T extiende TNumber > BitwiseXor <T> | |
Salida <T> | z () |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
BitwiseXor estático público <T> crear (alcance alcance , operando <T> x, operando <T> y)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BitwiseXor.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|
Devoluciones
- una nueva instancia de BitwiseXor