Bitcast

सार्वजनिक अंतिम श्रेणी बिटकास्ट

डेटा को कॉपी किए बिना एक टेंसर को एक प्रकार से दूसरे प्रकार में बिटकास्ट करता है।

एक टेंसर `इनपुट` को देखते हुए, यह ऑपरेशन एक टेंसर लौटाता है जिसमें डेटाटाइप `प्रकार` के साथ `इनपुट` के समान बफर डेटा होता है।

यदि इनपुट डेटाटाइप `T` आउटपुट डेटाटाइप `टाइप` से बड़ा है तो आकार [...] से [..., sizeof(`T`)/sizeof(`type`)] में बदल जाता है।

यदि `T` `प्रकार` से छोटा है, तो ऑपरेटर के लिए आवश्यक है कि सबसे दाहिना आयाम sizeof(`type`)/sizeof(`T`) के बराबर हो। फिर आकार [..., sizeof(`type`)/sizeof(`T`)] से [...] तक चला जाता है।

जब वास्तविक dtype को एक जटिल dtype (जैसे tf.complex64 या tf.complex128) के रूप में डाला जाता है तो tf.bitcast() और tf.cast() अलग-अलग काम करते हैं क्योंकि tf.cast() काल्पनिक भाग 0 बनाते हैं जबकि tf.bitcast() मॉड्यूल देता है गलती। उदाहरण के लिए,

उदाहरण 1:

>>> a = [1., 2., 3.] >>> समानता_बिटकास्ट = tf.bitcast(a, tf.complex128) ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम): ... अमान्यArgumentError: 1 से 18 तक बिटकास्ट नहीं किया जा सकता [ ऑप: बिटकास्ट] >>> समानता_कास्ट = tf.cast(a, tf.complex128) >>> प्रिंट(equality_cast) tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j] , आकार=(3,), dtype=complex128)

उदाहरण 2:

>>> tf.bitcast(tf.constant(0xffffffff, dtype=tf.uint32), tf.uint8)

उदाहरण 3:

>>> x = [1., 2., 3.] >>> y = [0., 2., 3.] >>> समानता = tf.equal(x,y) >>> समानता_कास्ट = tf. कास्ट (समानता, tf.float32) >>> समानता_बिटकास्ट = tf.bitcast (equality_cast, tf.uint8) >>> प्रिंट (समानता) tf.Tensor ([झूठा सच सच], आकार = (3,), dtype = bool ) >>> प्रिंट(equality_cast) tf.Tensor([0. 1. 1.], आकार=(3,), dtype=float32) >>> प्रिंट(equality_bitcast) tf.Tensor( [[ 0 0 0 0] [ 0 0 128 63] [ 0 0 128 63]], आकार=(3, 4), dtype=uint8)

ध्यान दें : बिटकास्ट को निम्न-स्तरीय कास्ट के रूप में कार्यान्वित किया जाता है, इसलिए विभिन्न एंडियन ऑर्डर वाली मशीनें अलग-अलग परिणाम देंगी। इनपुट बफ़र से आउटपुट बफ़र तक की प्रतिलिपि BE मशीनों पर बनाई जाती है जब LE मशीनों पर समान कास्टिंग परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रकार अलग-अलग आकार के होते हैं।

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <यू>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <यू, टी> बिटकास्ट <यू>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, क्लास<यू> प्रकार)
नए बिटकास्ट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <यू>

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट के रूप में ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक बिटकास्ट <यू> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, क्लास<यू> प्रकार)

नए बिटकास्ट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
रिटर्न
  • बिटकास्ट का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <यू> आउटपुट ()