📜  Python| TensorFlow logical_xor() 方法

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:54:46.536000             🧑  作者: Mango

Python| TensorFlow logical_xor() 方法

Tensorflow 是谷歌开发的开源机器学习库。它的应用之一是开发深度神经网络。

模块tensorflow.math为许多基本的逻辑运算提供了支持。函数tf.logical_xor() [别名tf.math.logical_xor ] 为 Tensorflow 中的逻辑 XOR函数提供支持。它需要 bool 类型的输入。输入类型是张量,如果张量包含多个元素,则计算元素逻辑异或,  $x XOR y = (x \| \, y) \, \&\& \, ^^21(x \&\& y)$ .

代码:

# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
  
# A constant vector of size 4
a = tf.constant([True, False, True, False], dtype = tf.bool)
b = tf.constant([True, False, False, True], dtype = tf.bool)
  
# Applying the XOR function and
# storing the result in 'c'
c = tf.logical_xor(a, b, name ='logical_xor')
  
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
    print('Input type:', a)
    print('Input a:', sess.run(a))
    print('Input b:', sess.run(b))
    print('Return type:', c)
    print('Output:', sess.run(c))

输出:

Input type: Tensor("Const:0", shape=(4, ), dtype=bool)
Input a: [ True False  True False]
Input b: [ True False False  True]
Return type: Tensor("logical_xor:0", shape=(4, ), dtype=bool)
Output: [False False  True  True]