тензорный поток:: опс:: Биткаст

Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных.

Краткое содержание

Учитывая input тензор, эта операция возвращает тензор, который имеет те же данные буфера, что и input данные типа type .

Если тип входных данных T больше, чем type выходных данных, то форма изменяется с [...] на [..., sizeof( T )/sizeof( type )].

Если T меньше type , оператор требует, чтобы самое правое измерение было равно sizeof( type )/sizeof( T ). Затем форма меняется от [..., sizeof( type )/sizeof( T )] до [...].

tf.bitcast() и tf.cast() работают по-разному, когда реальный dtype преобразуется в сложный dtype (например, tf.complex64 или tf.complex128), поскольку tf.cast() создает мнимую часть 0, а tf.bitcast() дает модуль ошибка. Например,

Пример 1:

>>> a = [1., 2., 3.]
>>> equality_bitcast = tf.bitcast(a,tf.complex128)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot bitcast from float to complex128: shape [3] [Op:Bitcast]
>>> equality_cast = tf.cast(a,tf.complex128)
>>> print(equality_cast)
tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j], shape=(3,), dtype=complex128)

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

>>> 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)
>>> print(equality)
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]], shape=(3, 4), dtype=uint8)

ПРИМЕЧАНИЕ . Bitcast реализован как низкоуровневое приведение, поэтому машины с разным порядком байтов будут давать разные результаты.

Аргументы:

• область: объект области .

Возврат:

• Output : выходной тензор.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

 Bitcast(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  DataType type
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const