Bitcast

Bitcast kelas akhir publik

Mem-bitcast tensor dari satu jenis ke jenis lainnya tanpa menyalin data.

Mengingat `input` tensor, operasi ini mengembalikan tensor yang memiliki data buffer yang sama dengan `input` dengan tipe data `type`.

Jika tipe data masukan `T` lebih besar dari tipe data keluaran `tipe` maka bentuknya berubah dari [...] menjadi [..., sizeof(`T`)/sizeof(`type`)].

Jika `T` lebih kecil dari `type`, operator mengharuskan dimensi paling kanan sama dengan sizeof(`type`)/sizeof(`T`). Bentuknya kemudian berubah dari [..., sizeof(`type`)/sizeof(`T`)] menjadi [...].

tf.bitcast() dan tf.cast() bekerja secara berbeda ketika dtype nyata dicor sebagai dtype kompleks (misalnya tf.complex64 atau tf.complex128) karena tf.cast() membuat bagian imajiner 0 sementara tf.bitcast() memberikan modul kesalahan. Misalnya,

Contoh 1:

>>> a = [1., 2., 3.] >>> kesetaraan_bitcast = tf.bitcast(a, tf.complex128) Traceback (panggilan terakhir terakhir): ... InvalidArgumentError: Tidak dapat melakukan bitcast dari 1 hingga 18 [ Op:Bitcast] >>> kesetaraan_cast = tf.cast(a, tf.complex128) >>> print(equality_cast) tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j] , bentuk=(3,), tiped=kompleks128)

Contoh 2:

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

Contoh 3:

>>> x = [1., 2., 3.] >>> y = [0., 2., 3.] >>> persamaan= tf.equal(x,y) >>> kesetaraan_cast = tf. cast(equality,tf.float32) >>>equality_bitcast = tf.bitcast(equality_cast,tf.uint8) >>> print(equality) tf.Tensor([False Benar Benar], 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]], bentuk=(3, 4), tiped=uint8)

CATATAN : Bitcast diimplementasikan sebagai cast tingkat rendah, sehingga mesin dengan urutan endian berbeda akan memberikan hasil yang berbeda. Salinan dari buffer input ke buffer output dibuat pada mesin BE ketika jenisnya memiliki ukuran berbeda untuk mendapatkan hasil casting yang sama seperti pada mesin LE.

Metode Publik

Keluaran <U>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
statis <U, T> Bitcast <U>	buat ( Lingkup lingkup, masukan Operan <T>, tipe Kelas<U>) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Bitcast baru.
Keluaran <U>	keluaran ()

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Keluaran abstrak <U>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Metode Publik

Keluaran publik <U> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static Bitcast <U> buat ( Lingkup lingkup, masukan Operan <T>, tipe Kelas<U>)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi Bitcast baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini

Kembali

• contoh baru dari Bitcast

Keluaran publik <U> keluaran ()