Python – Tensorflow bitwise.bitwise_and()方法
Tensorflow bitwise.bitwise_and()方法执行bitwise_and操作,并返回那些在a和b中都被设置(1)的位。
该方法属于比特模块。
语法: tf.bitwise.bitwise_and( a, b, name=None)
参数
- a:这必须是一个张量。它应该是以下类型之一:int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64。
- b:这也应该是一个张量,类型与a相同。
- name: 这是一个可选的参数,这是操作的名称。
返回:它返回一个与a和b具有相同类型的张量。
让我们借助几个例子来看看这个概念。
示例 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
示例 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]