TensorFlow operatör aşırı yükleme</p> <pre><code>tf.add(x, y) </code></pre> <p>ve TensorFlow içinde</p> <pre><code>x + y </code></pre> <p>arasındaki fark nedir

Question

? Grafiğinizi tf.add() yerine + ile oluştururken, hesaplama grafiğinizde ne farklı olurdu?

Daha genel olarak + veya tensörler için başka aşırı yüklemeler var mı? x veya y en az biri bir tf.Tensor amacı ise

Answer 1

, ifadeler tf.add(x, y) ve x + y eşdeğerdir. tf.add()'u kullanmanın temel nedeni, oluşturulmuş op için, aşırı yüklenmiş operatör sürümü ile mümkün olmayan, açık bir name anahtar kelime bağımsız değişkeni belirtmektir.

Not olduğunu x ne de y ne ise bir tf.Tensor — onlar — sonra x + y bir TensorFlow op oluşturmaz NumPy diziler ise örneğin. tf.add() her zaman bir TensorFlow op oluşturur ve argümanlarını tf.Tensor nesnelerine dönüştürür. Bu nedenle, hem tensörleri hem de NumPy dizilerini kabul eden bir kitaplık işlevi yazıyorsanız, tf.add()'u kullanmayı tercih edebilirsiniz.

aşağıdaki operatörlerden

TensorFlow Python API aşırı yüklü:

• __neg__ (tekli -)
• __abs__ (abs())
• __invert__ (tekli ~)
• __add__ (ikili +)
• __sub__ (ikili -)
• __mul__ (ikili elementwise *) (Python 3 ikili /)
• __truediv__ (Python 3 ikili //)
• __floordiv__
• __div__ (Python 2 ikili /)
• (ikili %)
• __pow__ (ikili)
• __and__ (ikili &)
• __or__ (ikili |)
• __xor__ (ikili ^)
• __lt__ (ikili <)
• __le__ (ikili <=)
• __gt__ (ikili >)
• __ge__ (ikili >=)