テンソルフロー::作戦::ビットキャスト
#include <array_ops.h>
データをコピーせずに、ある型から別の型にテンソルをビットキャストします。
まとめ
テンソルinput
を指定すると、この演算はデータ型type
のinput
と同じバッファー データを持つテンソルを返します。
入力データ型T
が出力データ型type
より大きい場合、形状は [...] から [..., sizeof( T
)/sizeof( type
)] に変わります。
T
がtype
より小さい場合、演算子は右端の次元が sizeof( type
)/sizeof( T
) に等しいことを要求します。次に、形状は [..., sizeof( type
)/sizeof( T
)] から [...] になります。
実数 dtype が複素数 dtype (例: tf.complex64 または tf.complex128) としてキャストされる場合、tf.bitcast() と tf.cast() は動作が異なります。これは、 tf.cast() が虚数部 0 を作成する一方で、 tf.bitcast() がモジュールを与えるためです。エラー。例えば、
例 1:
a = [1., 2., 3.]quality_bitcast = tf.bitcast(a, tf.complex128) トレースバック (最後に行われた最新の呼び出し): ... InvalidArgumentError: 1 から 18 までビットキャストできません [Op: Bitcast ] equality_cast = tf.cast(a, tf.complex128) print(equality_cast) tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j]、shape=(3,)、dtype=complex128)
例 2:
tf.bitcast(tf.constant(0xffffffff, dtype=tf.uint32), tf.uint8)
例 3:
x = [1., 2., 3.] y = [0., 2., 3.] 等価性= tf.equal(x,y) 等価性_キャスト = tf.cast(等価性,tf.float32) 等価性ビットキャスト = tf. bitcast(equality_cast,tf.uint8) print(equality) tf.Tensor([False True True], Shape=(3,), dtype=bool) print(equality_cast) tf.Tensor([0. 1. 1.],形状=(3,), dtype=float32) print(equality_bitcast) tf.Tensor( [[ 0 0 0 0] [ 0 0 128 63] [ 0 0 128 63]], 形状=(3, 4), dtype=単位8)
注:ビットキャストは低レベルのキャストとして実装されているため、エンディアン順序が異なるマシンでは異なる結果が得られます。
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
戻り値:
-
Output
: 出力テンソル。
コンストラクターとデストラクター | |
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Bitcast (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, DataType type) |
パブリック属性 | |
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operation | |
output |
公共機能 | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
パブリック属性
手術
Operation operation
出力
::tensorflow::Output output
公共機能
ビットキャスト
Bitcast( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, DataType type )
ノード
::tensorflow::Node * node() const
演算子::tensorflow::入力
operator::tensorflow::Input() const
演算子::tensorflow::出力
operator::tensorflow::Output() const