Método Tensorflow bitwise.bitwise_xor() – Python

El método Tensorflow bitwise.bitwise_xor()realiza la operación bitwise_xor y el resultado establecerá esos bits, que son diferentes en a y b. La operación se realiza sobre la representación de a y b. Este método pertenece al módulo bit a bit.

Sintaxis: tf.bitwise.bitwise_xor(a, b, name=None)

Argumentos

• a: Debe ser un Tensor. Debe ser de uno de los siguientes tipos: int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64.
• b: Esto también debería ser un tensor, tipo igual que a.
• nombre: Este es un parámetro opcional y este es el nombre de la operación.

Devolución: Devuelve un Tensor del mismo tipo que a y b.

Veamos este concepto con la ayuda de algunos ejemplos:
Ejemplo 1:

# Importing the Tensorflow library 
import tensorflow as tf 
  
# A constant a and b 
a = tf.constant(43, dtype = tf.int32) 
b = tf.constant(5, dtype = tf.int32) 
  
# Applying the bitwise_xor function 
# storing the result in 'c' 
c = tf.bitwise.bitwise_xor(a, b) 
  
# Initiating a Tensorflow session 
with tf.Session() as sess:
    print("Input 1", a)
    print(sess.run(a))
  
    print("Input 2", b)
    print(sess.run(b))
  
    print("Output: ", c)
    print(sess.run(c))

Producción:

Input 1 Tensor("Const_36:0", shape=(), dtype=int32)
43
Input 2 Tensor("Const_37:0", shape=(), dtype=int32)
5
Output:  Tensor("BitwiseXor_4:0", shape=(), dtype=int32)
46

Ejemplo 2:

# Importing the Tensorflow library 
import tensorflow as tf 
  
# A constant vector of size 2 
a = tf.constant([10, 6], dtype = tf.int32) 
b = tf.constant([12, 5], dtype = tf.int32) 
  
# Applying the bitwise_xor function 
# storing the result in 'c' 
c = tf.bitwise.bitwise_xor(a, b) 
  
# Initiating a Tensorflow session 
with tf.Session() as sess:
    print("Input 1", a)
    print(sess.run(a))
    print("Input 2", b)
    print(sess.run(b))
    print("Output: ", c)
    print(sess.run(c))

Producción:

Input 1 Tensor("Const_34:0", shape=(2, ), dtype=int32)
[10  6]
Input 2 Tensor("Const_35:0", shape=(2, ), dtype=int32)
[12  5]
Output:  Tensor("BitwiseXor_3:0", shape=(2, ), dtype=int32)
[6 3]