Tensorflow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google. Una de sus aplicaciones es desarrollar redes neuronales profundas.
El módulo tensorflow.math
proporciona soporte para muchas operaciones lógicas básicas. La función tf.logical_and()
[alias tf.math.logical_and
] brinda soporte para la función AND lógica en Tensorflow. Espera la entrada de tipo bool. Los tipos de entrada son tensores y si los tensores contienen más de un elemento, se calcula un AND lógico por elementos, .
Sintaxis : tf.logical_and(x, y, nombre=Ninguno) o tf.math.logical_and(x, y, nombre=Ninguno)
Parámetros :
x : un tensor de tipo bool.
y : Un tensor de tipo bool.
nombre (opcional): el nombre de la operación.Tipo de retorno : un tensor de tipo booleano con el mismo tamaño que el de x o y.
Código:
# Importing the Tensorflow library import tensorflow as tf # A constant vector of size 4 a = tf.constant([True, False, True, False], dtype = tf.bool) b = tf.constant([True, False, False, True], dtype = tf.bool) # Applying the AND function and # storing the result in 'c' c = tf.logical_and(a, b, name ='logical_and') # Initiating a Tensorflow session with tf.Session() as sess: print('Input type:', a) print('Input a:', sess.run(a)) print('Input b:', sess.run(b)) print('Return type:', c) print('Output:', sess.run(c))
Producción:
Input type: Tensor("Const:0", shape=(4, ), dtype=bool) Input a: [ True False True False] Input b: [ True False False True] Return type: Tensor("logical_and:0", shape=(4, ), dtype=bool) Output: [ True False False False]
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Artículo escrito por sanskar27jain y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA