Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: बिटकास्ट

#include <array_ops.h>

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

सारांश

एक टेंसर input को देखते हुए, यह ऑपरेशन एक टेंसर देता है जिसमें डेटापाइप type साथ input के समान बफर डेटा होता है।

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

यदि T type से छोटा है, तो ऑपरेटर को आवश्यकता है कि सही आयाम आकार ( type ) / आकार ( T ) के बराबर हो। आकार तब [..., आकार ( type ) / आकार ( T )] से [...] तक जाता है।

tf.bitcast () और tf.cast () अलग तरीके से काम करते हैं जब वास्तविक dtype एक जटिल dtype (जैसे tf.complex64 या tf.complex128) के रूप में tf.cast () के रूप में डाला जाता है, तो tf.bitcast () मॉड्यूल की कल्पना करते हुए 0 का निर्माण करता है। त्रुटि। उदाहरण के लिए,

उदाहरण 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)
उदाहरण 2:
>>> tf.bitcast(tf.constant(0xffffffff, dtype=tf.uint32), tf.uint8)

उदाहरण 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)
>>> 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)

नोट : बिटकास्ट को निम्न-स्तरीय कलाकारों के रूप में लागू किया जाता है, इसलिए विभिन्न एंडियन ऑर्डर वाली मशीनें अलग-अलग परिणाम देंगी।

तर्क:

रिटर्न:

  • Output : आउटपुट टेंसर।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
output

सार्वजनिक कार्य

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

उत्पादन

::tensorflow::Output output

सार्वजनिक कार्य

बिटकास्ट

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

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसोफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const