tf.math.logical_and

Возвращает поэлементное логическое значение x И y.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.logical_and

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.logical_and, tf.compat.v1.math.logical_and

tf.math.logical_and(
    x: Annotated[Any, tf.raw_ops.Any],
    y: Annotated[Any, tf.raw_ops.Any],
    name=None
) -> Annotated[Any, tf.raw_ops.Any]

Используется в блокнотах

Используется в учебных пособиях
Учебное пособие по многоруким бандитам в TF-Agents

Функция логического И.

Требуется, чтобы x и y имели одинаковую форму или формы, совместимые при трансляции. Например, x и y могут быть:

Двумя одиночными элементами типа bool.
Одним tf.Tensor типа bool и одним одиночным bool; в этом случае результат будет вычислен путем применения логического И одиночного элемента к каждому элементу большего тензора.
Двумя объектами tf.Tensor типа bool одинаковой формы. В этом случае результатом будет поэлементное логическое И двух входных тензоров.

Вместо этого также можно использовать оператор &.

Использование
>>> a = tf.constant([True]) >>> b = tf.constant([False]) >>> tf.math.logical_and(a, b) <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([False])> >>> a & b <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([False])> c = tf.constant([True]) x = tf.constant([False, True, True, False]) tf.math.logical_and(c, x) <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, False])> c & x <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, False])> y = tf.constant([False, False, True, True]) z = tf.constant([False, True, False, True]) tf.math.logical_and(y, z) <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, False, False, True])> y & z <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, False, False, True])> Эта операция также поддерживает трансляцию tf.logical_and([[True, False]], [[True], [False]]) <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=bool, numpy= array([[ True, False], [False, False]])>

Использование

>>> a = tf.constant([True])
>>> b = tf.constant([False])
>>> tf.math.logical_and(a, b)
<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([False])>
>>> a & b
<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([False])>

c = tf.constant([True])
x = tf.constant([False, True, True, False])
tf.math.logical_and(c, x)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False,  True,  True, False])>
c & x
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False,  True,  True, False])>

y = tf.constant([False, False, True, True])
z = tf.constant([False, True, False, True])
tf.math.logical_and(y, z)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, False, False, True])>
y & z
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, False, False, True])>

Эта операция также поддерживает трансляцию

tf.logical_and([[True, False]], [[True], [False]])
<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=bool, numpy=
  array([[ True, False],
         [False, False]])>

Версия этой поэлементной операции со сведением — tf.math.reduce_all.

Аргументы
`x`	`tf.Tensor` типа bool.
`y`	`tf.Tensor` типа bool.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
`tf.Tensor` типа bool, форма которого соответствует результату трансляции `x` и `y`.

Аргументы
`x`	`Tensor` типа `bool`.
`y`	`Tensor` типа `bool`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
`Tensor` типа `bool`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/logical_and