Python tf.RaggedTensor.__xor__用法及代码示例

用法

__xor__(
    y, name='LogicalXor'
)

逻辑异或函数。

x^y = (x | y) & ~(x & y)

要求 x 和 y 具有相同的形状或具有 broadcast-compatible 形状。例如，x 和 y 可以是：

• bool 类型的两个单个元素
• 一个 bool 类型的 tf.Tensor 和一个 bool ，其中将通过将单个元素的逻辑 XOR 应用于较大张量中的每个元素来计算结果。
• 两个相同形状的 bool 类型的 tf.Tensor 对象。在这种情况下，结果将是两个输入张量的元素逻辑异或。

用法：

a = tf.constant([True])
b = tf.constant([False])
tf.math.logical_xor(a, b)
<tf.Tensor:shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([ True])>

c = tf.constant([True])
x = tf.constant([False, True, True, False])
tf.math.logical_xor(c, x)
<tf.Tensor:shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([ True, False, False,  True])>

y = tf.constant([False, False, True, True])
z = tf.constant([False, True, False, True])
tf.math.logical_xor(y, z)
<tf.Tensor:shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False,  True,  True, False])>