يحسب Elementwise معامل البت AND لـ `x` و`y`.
ستكون النتيجة تعيين تلك البتات، التي تم تعيينها في كل من `x` و`y`. يتم إجراء الحساب على التمثيلات الأساسية لـ `x` و`y`.
على سبيل المثال:
import tensorflow as tf
 from tensorflow.python.ops import bitwise_ops
 dtype_list = [tf.int8, tf.int16, tf.int32, tf.int64,
               tf.uint8, tf.uint16, tf.uint32, tf.uint64]
 
 for dtype in dtype_list:
   lhs = tf.constant([0, 5, 3, 14], dtype=dtype)
   rhs = tf.constant([5, 0, 7, 11], dtype=dtype)
   exp = tf.constant([0, 0, 3, 10], dtype=tf.float32)
 
   res = bitwise_ops.bitwise_and(lhs, rhs)
   tf.assert_equal(tf.cast(res, tf.float32), exp) # TRUE
 الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي | 
الأساليب العامة
| الإخراج <T> |  كإخراج ()  إرجاع المقبض الرمزي للموتر. | 
| ثابت <T يمتد TNumber > BitwiseAnd <T> | |
| الإخراج <T> |  ض ()  | 
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء BitwiseAnd <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، المعامل <T> x، المعامل <T> y)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية BitwiseAnd جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي | 
|---|
المرتجعات
- مثيل جديد من BitwiseAnd