tf.bitcast

Преобразует тензор из одного типа в другой без копирования данных.

tf.bitcast(
    input, type, name=None
)

Для данного тензора input, эта операция возвращает тензор, имеющий те же данные буфера, что и input с типом данных type.

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

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

tf.bitcast() и tf.cast() работают по-разному, когда действительный тип данных преобразуется в комплексный тип данных (например, tf.complex64 или tf.complex128), так как tf.cast() делает мнимую часть равной 0, а tf.bitcast() возвращает ошибку модуля. Например,

Пример 1:

a = [1., 2., 3.]
equality_bitcast = tf.bitcast(a,tf.complex128)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot bitcast from float to complex128: shape [3] [Op:Bitcast]
equality_cast = tf.cast(a,tf.complex128)
print(equality_cast)
tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j], shape=(3,), dtype=complex128)

Пример 2:

>>> tf.bitcast(tf.constant(0xffffffff, dtype=tf.uint32), tf.uint8)
<tf.Tensor: ... shape=(4,), dtype=uint8, numpy=array([255, 255, 255, 255], dtype=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], shape=(3,), dtype=bool)
>>> print(equality_cast)
tf.Tensor([0. 1. 1.], shape=(3,), dtype=float32)
>>> print(equality_bitcast)
tf.Tensor(
[[ 0 0 0 0]
 [ 0 0 128 63]
 [ 0 0 128 63]], shape=(3, 4), dtype=uint8)

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