tf.raw_ops.LogicalOr

Возвращает поэлементное логическое значение x ИЛИ y.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.LogicalOr

tf.raw_ops.LogicalOr(
    x, y, name=None
)

Функция логического ИЛИ.

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

Два одиночных элемента типа bool.
Один tf.Tensor типа bool и один элемент bool, где результат вычисляется путем применения логического ИЛИ одиночного элемента к каждому элементу большего тензора.
Два объекта tf.Tensor типа bool с одинаковой формой. В этом случае результатом будет поэлементное логическое ИЛИ двух входных тензоров.

Вместо этого можно 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])> Эта операция также поддерживает широковещательную передачу 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])>

Эта операция также поддерживает широковещательную передачу

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

Версия этой поэлементной операции с редукцией — tf.math.reduce_any.

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

Возвращает
`tf.Tensor` типа bool с формой, до которой транслируются `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/raw_ops/LogicalOr