Python | TensorFlow logical_xor() 方法

logical_xor() 方法是 TensorFlow 中的一个逻辑异或操作方法，用于对两个张量进行逐元素逻辑异或操作。其中，逻辑异或操作的表现为，只有当输入张量中仅有一个张量在某一位置为 true 时，返回张量中该位置的输出张量为 true。

语法

tf.math.logical_xor(x, y, name=None)

参数说明

• x：表示一个张量对象，数据类型必须为 bool，int8，int16，int32，int64，uint8，uint16，uint32，uint64， floats 或者 double。
• y：表示一个与参数 x 相同维度的张量对象，数据类型也必须为 bool，int8，int16，int32，int64，uint8，uint16，uint32，uint64，floats 或者 double。
• name：表示操作的名称，可选参数。

返回值

函数返回一个张量对象，该张量对象与输入张量具有相同的尺寸和形状。

返回的张量对象的值为逻辑异或操作的结果，其中输出张量的 true 是只有一个输入张量中的 true 才会返回的。

示例

import tensorflow as tf

# 样例1：
# tensor1为3x3的bool类型张量对象，输入G值可随意
with tf.Session() as sess1:
    tensor1 = tf.constant([[True, False, True],
                           [False, True, False],
                           [True, False, True]])
    # tensor2为3x3的bool类型张量对象，输入G值可随意
    tensor2 = tf.constant([[True, True, False],
                           [True, False, True],
                           [False, True, False]])

    print(sess1.run(tf.math.logical_xor(tensor1, tensor2)))  # 输出结果为[[False, True, True]], [True, True, True], [True, True, True]]

# 样例2：
# tensor3为2x2的int32类型张量对象，输入G值可随意
with tf.Session() as sess2:
    tensor3 = tf.constant([[1, 0],
                           [0, 1]], tf.int32)
    # tensor4为2x2的int32类型张量对象，输入G值可随意
    tensor4 = tf.constant([[0, 0],
                           [1, 1]], tf.int32)
    print(sess2.run(tf.math.logical_xor(tensor3, tensor4)))  # 输出结果为[[True, False], [True, False]]

总结

logical_xor() 方法是 TensorFlow 中的一个逻辑异或操作方法。它可用于对两个张量进行逐元素逻辑异或操作，并返回一个具有相同尺寸和形状的张量对象，其中输出张量的值为逻辑异或操作的结果。在这个逻辑操作中，只有当输入张量中仅有一个张量在某一位置为 true 时，返回张量中该位置的输出张量为 true，否则为 false。