Bitcast

ডেটা অনুলিপি না করে একটি টেনসরকে এক প্রকার থেকে অন্য প্রকারে বিটকাস্ট করে।

একটি টেনসর `ইনপুট` দেওয়া হলে, এই ক্রিয়াকলাপটি এমন একটি টেনসর প্রদান করে যেটিতে ডেটাটাইপ `টাইপ` সহ `ইনপুট` এর মতো একই বাফার ডেটা রয়েছে।

যদি ইনপুট ডেটাটাইপ `T` আউটপুট ডেটাটাইপ `টাইপ` থেকে বড় হয় তাহলে আকৃতি [...] থেকে [..., sizeof(`T`)/sizeof(`type`)] এ পরিবর্তিত হয়।

যদি `T` `টাইপ`-এর থেকে ছোট হয়, তাহলে অপারেটরকে ডানদিকের মাত্রা সাইজফ(`type`)/sizeof(`T`) এর সমান হতে হবে। আকৃতি তারপর [..., sizeof(`type`)/sizeof(`T`)] থেকে [...] এ যায়।

tf.bitcast() এবং tf.cast() ভিন্নভাবে কাজ করে যখন বাস্তব dtype একটি জটিল dtype হিসাবে কাস্ট করা হয় (যেমন tf.complex64 বা tf.complex128) যেহেতু tf.cast() কাল্পনিক অংশ 0 তৈরি করে যখন tf.bitcast() মডিউল দেয় ত্রুটি. উদাহরণ স্বরূপ,

উদাহরণ 1:

>>> a = [1., 2., 3.] >>> equality_bitcast = tf.bitcast(a, tf.complex128) ট্রেসব্যাক (সর্বাধিক সাম্প্রতিক কল শেষ): ... InvalidArgumentError: 1 থেকে 18 পর্যন্ত বিটকাস্ট করা যাবে না [ Op:Bitcast] >>> equality_cast = tf.cast(a, tf.complex128) >>> print(equality_cast) tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j] , আকৃতি=(3,), dtype=complex128)

উদাহরণ 2:

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

উদাহরণ 3:

>>> x = [1., 2., 3.] >>> y = [0., 2., 3.] >>> equality= tf.equal(x,y) >>> equality_cast = tf. cast(equality,tf.float32) >>> equality_bitcast = tf.bitcast(equality_cast,tf.uint8) >>> প্রিন্ট(সমতা) tf.Tensor([False True True], shape=(3,), dtype=bool ) >>> print(equality_cast) tf.Tensor([0. 1. 1.], shape=(3,), dtype=float32) >>> print(equality_bitcast) tf.Tensor( [[ 0 0 0 0] [ 0 0 128 63] [ 0 0 128 63]], আকৃতি=(3, 4), dtype=uint8)

দ্রষ্টব্য : বিটকাস্ট একটি নিম্ন-স্তরের কাস্ট হিসাবে প্রয়োগ করা হয়েছে, তাই বিভিন্ন এন্ডিয়ান অর্ডারিং সহ মেশিনগুলি বিভিন্ন ফলাফল দেবে।