Flujo tensor.JS - TF.lógicoxor

Flujo tensor.JS - TF.lógicoxor
"TF.LogicalXor () en TensorFlow.JS se aplica en dos tensores/escalares con valores booleanos, que realizan un cálculo de elementos en términos de elementos. Devuelve falso si ambos elementos son verdaderos o falsos (cuando ambos elementos son los mismos); De lo contrario es cierto."

Escenario 1: Trabajar con escalar

Scalar almacenará solo un valor. Pero de todos modos, devuelve un tensor.

Sintaxis

TF.Logicalxor (Scalar1, Scalar2)

Parámetros
Scalar1 y Scalar2 son los tensores que solo pueden tomar un valor como parámetro.

Ejemplo
Cree tres escalares con valores booleanos y aplique lógicoxor () en dos escalares simultáneamente.






Flujo tensor.JS - TF.LogicalXor ()




Producción

Laboral
Salida 1: True LogicalXor False - Verdadero
Salida 2: Verdadero LogicalXor True - Falso

Escenario 2: Trabajar con Tensor

Tensor puede almacenar múltiples valores; pueden ser simples o multidimensionales.

Sintaxis

TF.LogicalXor (Tensor1, Tensor2)

Parámetros
tensor1 y tensor2 son los tensores que solo pueden tomar valores individuales o múltiples como parámetro.

Ejemplo

Cree dos tensores unidimensionales y realice la operación LogicalXor ().







Producción

Laboral
[Verdadero, Falso, True, True] LogicalXor [False, True, True, True] => [True, True, False, False]

Escenario 3: Trabajar con Tensor & Scalar

Puede ser posible realizar lógicoxor () en cada elemento en un tensor con un escalar.

Sintaxis

TF.Logicalxor (tensor, escalar)

Ejemplo
Cree un tensor unidimensional, un escalar y realice lógicoxor ().







Producción

Laboral
True LogicalXor True - Falso
FALSE LOGICALXOR VERDADERO - VERDADERO
True LogicalXor True - Falso

Conclusión

TF.LogicalXor () en TensorFlow.JS devuelve falso si ambos elementos son los mismos; de lo contrario, verdadero se devuelve. Mientras realiza TF.LogicalXor () En dos tensores, asegúrese de que el número de elementos en dos tensores sea el mismo. Discutimos tres escenarios diferentes para explicar la operación LogicalXor ().