返回 x OR y 元素的真值。
用法
tf.math.logical_or(
x, y, name=None
)
参数
返回
-
一个 bool 类型的
tf.Tensor
,具有x
和y
广播到的形状。
参数
-
x
Tensor
类型为bool
。 -
y
Tensor
类型为bool
。 -
name
操作的名称(可选)。
返回
-
Tensor
类型为bool
。
逻辑或函数。
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
,其结果将通过将单个元素的逻辑或应用于较大张量中的每个元素来计算。 - 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或。
您也可以改用|
运算符。
用法:
a = tf.constant([True])
b = tf.constant([False])
tf.math.logical_or(a, b)
<tf.Tensor:shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([ True])>
a | b
<tf.Tensor:shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([ True])>
c = tf.constant([False])
x = tf.constant([False, True, True, False])
tf.math.logical_or(c, x)
<tf.Tensor:shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, False])>
c | x
<tf.Tensor:shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, False])>
y = tf.constant([False, False, True, True])
z = tf.constant([False, True, False, True])
tf.math.logical_or(y, z)
<tf.Tensor:shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, True])>
y | z
<tf.Tensor:shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, True])>
这个op还支持广播
tf.logical_or([[True, False]], [[True], [False]])
<tf.Tensor:shape=(2, 2), dtype=bool, numpy=
array([[ True, True],
[ True, False]])>
此元素操作的简化版本是 tf.math.reduce_any
。
相关用法
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- Python tf.math.logical_and用法及代码示例
- Python tf.math.logical_xor用法及代码示例
- Python tf.math.log_sigmoid用法及代码示例
- Python tf.math.log1p用法及代码示例
- Python tf.math.log用法及代码示例
- Python tf.math.less_equal用法及代码示例
- Python tf.math.lgamma用法及代码示例
- Python tf.math.l2_normalize用法及代码示例
- Python tf.math.less用法及代码示例
- Python tf.math.special.fresnel_cos用法及代码示例
- Python tf.math.polyval用法及代码示例
- Python tf.math.is_finite用法及代码示例
- Python tf.math.special.bessel_k0e用法及代码示例
- Python tf.math.acosh用法及代码示例
- Python tf.math.invert_permutation用法及代码示例
- Python tf.math.segment_prod用法及代码示例
- Python tf.math.bincount用法及代码示例
- Python tf.math.bessel_i0e用法及代码示例
- Python tf.math.unsorted_segment_min用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.math.logical_or。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。