TensorFlow bitwise.bitwise_xor() 方法 – Python

在 TensorFlow 中，bitwise_xor() 方法是用于计算二进制异或操作的。它可以针对 TensorFlow 的 Tensor 对象进行操作。

语法

tensorflow.bitwise.bitwise_xor(x, y, name=None)

参数说明

x: 多维 Tensor 对象。数据类型必须是 int8、int16、int32、int64、uint8、uint16或uint32。

y: 多维 Tensor 对象，与 x 形状和数据类型必须一致。

name: 可选参数，表示操作的名称。

返回值

返回一个多维 Tensor 对象，与输入参数形状和数据类型一致。新的 Tensor 对象表示从 x 和 y 元素之间的按元素异或运算得到的结果。

示例

import tensorflow as tf

# 创建两个多维Tensor
x = tf.constant([True, False, True, False])
y = tf.constant([True, True, False, False])

# 进行异或运算
z = tf.bitwise.bitwise_xor(x, y)

# 输出运算结果
print(z.numpy())
# [False True True False]

使用注意事项

在进行异或运算时，两个 Tensor 对象必须形状和数据类型相同，否则会出现维度不匹配的错误。传入的Tensor对象的数据类型必须是 int8、int16、int32、int64、uint8、uint16或uint32。

注意：由于本方法只能针对 TensorFlow 的 Tensor 对象进行操作，因此需要使用 TensorFlow 库进行相应的导入。