tf.math.logical_or

Возвращает значение истинности x ИЛИ y поэлементно.

Псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.logical_or

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.logical_or, tf.compat.v1.math.logical_or

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

Логическая функция ИЛИ.

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

Два отдельных элемента типа bool.
Один tf.Tensor типа bool и один отдельный bool, где результат будет вычислен путём применения логического ИЛИ с отдельным элементом ко всем элементам более крупного тензора.
Два объекта tf.Tensor типа bool одной и той же формы. В этом случае результат будет поэлементным логическим ИЛИ двух входных тензоров.

Вы также можете использовать оператор |.

Использование
>>> a = tf.constant([True]) >>> b = tf.constant([False]) >>> tf.math.logical_or(a, b) <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([ True])> >>> a \| b <tf.Tensor: shape=(1,), dtype=bool, numpy=array([ True])> c = tf.constant([False]) x = tf.constant([False, True, True, False]) tf.math.logical_or(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_or(y, z) <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, True])> y \| z <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, True])> Этот оператор также поддерживает трансляцию tf.logical_or([[True, False]], [[True], [False]]) <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=bool, numpy= array([[ True, True], [ True, False]])>

Использование

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

c = tf.constant([False])
x = tf.constant([False, True, True, False])
tf.math.logical_or(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_or(y, z)
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, True])>
y | z
<tf.Tensor: shape=(4,), dtype=bool, numpy=array([False, True, True, True])>

Этот оператор также поддерживает трансляцию

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

Реализация этой поэлементной операции с сокращением — tf.math.reduce_any.

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

Возвращаемое значение
`tf.Tensor` типа bool с формой, к которой `x` и `y` транслируются.

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

Возвращаемое значение
`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_or