ビットキャスト

データをコピーせずに、ある型から別の型にテンソルをビットキャストします。

テンソル `input` を指定すると、この演算はデータ型 `type` を持つ `input` と同じバッファー データを持つテンソルを返します。

入力データ型 `T` が出力データ型 `type` より大きい場合、形状は [...] から [..., sizeof(`T`)/sizeof(`type`)] に変わります。

`T` が `type` より小さい場合、演算子は右端の次元が sizeof(`type`)/sizeof(`T`) に等しいことを要求します。次に、形状は [..., sizeof(`type`)/sizeof(`T`)] から [...] になります。

実数 dtype が複素数 dtype (例: tf.complex64 または tf.complex128) としてキャストされる場合、tf.bitcast() と tf.cast() の動作は異なります。これは、 tf.cast() が虚数部 0 を作成する一方で、 tf.bitcast() がモジュールを与えるためです。エラー。例えば、

例 1:

>>> a = [1., 2., 3.] >>> equality_bitcast = tf.bitcast(a, tf.complex128) トレースバック (最新の呼び出し最後): ... InvalidArgumentError: 1 から 18 までビットキャストできません [ Op:Bitcast] >>> equality_cast = tf.cast(a, tf.complex128) >>> print(equality_cast) tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j] 、形状=(3,)、dtype=complex128)

例 2:

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

例 3:

>>> x = [1., 2., 3.] >>> y = [0., 2., 3.] >>> 等価= tf.equal(x,y) >>> 等価キャスト = 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)

注: ビットキャストは低レベルのキャストとして実装されているため、エンディアン順序が異なるマシンでは異なる結果が得られます。