Python: método Tensorflow bitwise.bitwise_and()

El método Tensorflow bitwise.bitwise_and()realiza la operación bitwise_and y devuelve los bits establecidos, que están establecidos (1) tanto en a como en b. La operación se realiza sobre la representación de a y b.
Este método pertenece al módulo bit a bit.

Sintaxis:tf.bitwise.bitwise_and( 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(4, dtype = tf.int32)
b = tf.constant(6, dtype = tf.int32)  
  
# Applying the bitwise_and() function 
# storing the result in 'c' 
c = tf.bitwise.bitwise_and(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_41:0", shape=(), dtype=int32)
4
Input 2 Tensor("Const_42:0", shape=(), dtype=int32)
6
Output:  Tensor("BitwiseAnd_5:0", shape=(), dtype=int32)
4

Ejemplo 2:

# Importing the Tensorflow library 
import tensorflow as tf 
  
# A constant a and b
a = tf.constant([1, 2, 7], dtype = tf.int32)
b = tf.constant([1, 5, 8], dtype = tf.int32)  
  
# Applying the bitwise_and() function 
# storing the result in 'c' 
c = tf.bitwise.bitwise_and(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_43:0", shape=(3, ), dtype=int32)
[1 2 7]
Input 2 Tensor("Const_44:0", shape=(3, ), dtype=int32)
[1 5 8]
Output:  Tensor("BitwiseAnd_6:0", shape=(3, ), dtype=int32)
[1 0 0]