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]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por PranchalKatiyar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA