Python Tensorflow bitwise.bitwise_and()用法及代碼示例

張量流bitwise.bitwise_and()方法執行bitwise_and操作，並返回設置的那些位，即a和b中的set(1)。該操作在a和b的表示上完成。
該方法屬於按位模塊。

用法：tf.bitwise.bitwise_and( a, b, name=None)

爭論

a:它必須是張量，應該來自以下類型之一：int8，int16，int32，int64，uint8，uint16，uint32，uint64。
b:這也應該是張量，類型與a相同。
名稱：這是可選參數，這是操作的名稱。

返回：它返回與a和b具有相同類型的Tensor。

讓我們借助幾個示例來了解這個概念：
範例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))

輸出：

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

範例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))

輸出：

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]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自PranchalKatiyar大神的英文原創作品 Python – Tensorflow bitwise.bitwise_and() method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。