Python tf.RaggedTensor.__or__用法及代碼示例

用法

__or__(
    y, name=None
)

返回 x OR y 元素的真值。

邏輯或函數。

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

• bool 類型的兩個單個元素。
• 一個 bool 類型的 tf.Tensor 和一個 bool ，其結果將通過將單個元素的邏輯或應用於較大張量中的每個元素來計算。
• 兩個相同形狀的 bool 類型的 tf.Tensor 對象。在這種情況下，結果將是兩個輸入張量的元素邏輯或。

您也可以改用| 運算符。

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])>

這個op還支持廣播

tf.logical_or([[True, False]], [[True], [False]])
<tf.Tensor:shape=(2, 2), dtype=bool, numpy=
array([[ True,  True],
     [ True, False]])>

此元素操作的簡化版本是 tf.math.reduce_any 。