टेन्सरफ्लो::ऑप्स::बिटकास्ट

यह डेटा की प्रतिलिपि बनाए बिना एक प्रकार के टेंसर को दूसरे प्रकार में बिटकास्ट करता है।

सारांश

दिए गए टेंसर input आधार पर, यह ऑपरेशन एक टेंसर लौटाता है जिसमें input के समान बफर डेटा होता है और डेटाटाइप type ।

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

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

जब वास्तविक डेटाटाइप को कॉम्प्लेक्स डेटाटाइप (जैसे tf.complex64 या tf.complex128) में कास्ट किया जाता है, तो tf.bitcast() और tf.cast() अलग-अलग तरीके से काम करते हैं, क्योंकि tf.cast() काल्पनिक भाग को 0 कर देता है जबकि tf.bitcast() मॉड्यूल त्रुटि देता है। उदाहरण के लिए,

उदाहरण 1:

a = [1., 2., 3.] equality_bitcast = tf.bitcast(a, tf.complex128) Traceback (most recent call last): ... InvalidArgumentError: 1 से 18 तक बिटकास्ट नहीं किया जा सकता [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 कास्ट के रूप में कार्यान्वित किया जाता है, इसलिए अलग-अलग एंडियन क्रम वाली मशीनें अलग-अलग परिणाम देंगी।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट

प्रतिफल:

• Output : आउटपुट टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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