Bitcast

Передаёт тензор из одного типа в другой без копирования данных.

Учитывая тензор `input`, эта операция возвращает тензор, который имеет те же данные буфера, что и `input`, с типом данных `type`.

Если входной тип данных `T` больше, чем выходной тип данных `type`, то форма меняется с [...] на [..., sizeof(`T`)/sizeof(`type`)].

Если `T` меньше, чем `type`, оператор требует, чтобы самое правое измерение было равно sizeof(`type`)/sizeof(`T`). Затем форма изменяется 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.] >>> Equity_bitcast = tf.bitcast(a, tf.complex128) Traceback (последний вызов): ... InvalidArgumentError: невозможно побитовое вещание от 1 до 18 [ 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)

Пример 2:

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

Пример 3:

>>> x = [1., 2., 3.] >>> y = [0., 2., 3.] >>> равенство = tf.equal(x,y) >>> Equal_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.