tensorflow::ops::Bitcast

#include <array_ops.h>

Преобразует тензор из одного типа в другой без копирования данных.

Summary

Учитывая тензор input, данная операция возвращает тензор, содержащий те же данные буфера, что и input, но с типом данных type.

Если тип данных входного тензора T больше, чем тип данных выходного тензора type, то форма изменяется с [...] на [..., sizeof(T)/sizeof(type)].

Если T меньше, чем type, оператор требует, чтобы правое измерение было равно sizeof(type)/sizeof(T). Тогда форма изменяется с [..., sizeof(type)/sizeof(T)] на [...].

tf.bitcast() и tf.cast() работают по-разному при преобразовании вещественного типа данных в комплексный (например, tf.complex64 или tf.complex128), так как tf.cast() устанавливает мнимую часть в 0, а tf.bitcast() возвращает ошибку. Например:

Пример 1:

a = [1., 2., 3.] equality_bitcast = tf.bitcast(a, tf.complex128) Traceback (последний вызов): ... InvalidArgumentError: Невозможно выполнить преобразование из 1 в 18 [Операция:Bitcast] equality_cast = tf.cast(a, tf.complex128) print(equality_cast) tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j], форма=(3,), тип=complex128)

Пример 2:

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

Пример 3:

x = [1., 2., 3.] y = [0., 2., 3.] equality= tf.equal(x,y) equality_cast = tf.cast(equality,tf.float32) equality_bitcast = tf.bitcast(equality_cast,tf.uint8) print(equality) tf.Tensor([False True True], форма=(3,), тип=bool) print(equality_cast) tf.Tensor([0. 1. 1.], форма=(3,), тип=float32) print(equality_bitcast) tf.Tensor( [[ 0 0 0 0] [ 0 0 128 63] [ 0 0 128 63]], форма=(3, 4), тип=uint8)

ПРИМЕЧАНИЕ: Bitcast реализован как низкоуровневое преобразование, поэтому машины с разными порядками байтов будут давать разные результаты.

Аргументы:

• scope: Объект Scope

Возвращаемое значение:

• Output: Выходной тензор.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output

Общедоступные функции

 Bitcast(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  DataType type
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const