Python–Tensorflow bitwise.bitwise_and()方法
原文:https://www.geesforgeks.org/python-tensorflow-bitwise-bitwise_and-method/
Tensorflow bitwise.bitwise_and()方法执行按位“与”运算，并返回在 a 和 b 中都设置为(1)的那些位集合。该运算是在 a 和 b 的表示上完成的。
该方法属于按位模块。
语法:
tf.bitwise.bitwise_and( a, b, name=None)论据
- a: 这一定是张量。它应该来自以下类型之一:int8、int16、int32、int64、uint8、uint16、uint32、uint64。
- b: 这也应该是张量，类型和 a 一样
- 名称:这是可选参数，这是操作的名称。
Return: 它返回一个与 a 和 b 类型相同的张量。
Let’s see this concept with the help of few examples:Example 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))
输出:
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
例 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))
输出:
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]
