Question

Tensorflow有tf.logical_and()和tf.logical_or()用于比较两个布尔张量，即tf.logical_and(x,y)==TRUE x==TRUE and y==TRUE (doc)。我在Keras后端找不到这样的东西。他们有keras.backend.any()和.all()，但这是在张量内聚合，而不是在张量之间。我一直不得不使用嵌套K.switch()函数的变通方法，但它非常不优雅。

Answer 1

让path和x成为相同形状的布尔keras张量。

要采用元素方式，请执行以下操作：

要按元素进行操作，请执行以下操作：

keras.backend.any(keras.backend.stack([x, y], axis=0), axis=0)

这里keras.backend.all(keras.backend.stack([x, y], axis=0), axis=0)将x和y堆叠到一个新的张量中，该张量的附加维度为0。此后，keras.backend.stack([x, y], axis=0)采用逻辑或沿新维度，而keras.backend.any采用逻辑和。

Answer 2

我的解决方案（也许不是最好的，因为我也没有找到其他人），是：

A = K.cast(someBooleanTensor, K.floatx())
B = K.cast(anotherBooleanTensor, K.floatx())

A_and_B = A * B #this is also something I use a lot for gathering elements
A_or_B = 1 -((1-A)*(1-B))

但现在考虑一下......我从来没有测试过python运算符......也许它们有效？

Keras后端的逻辑AND / OR

2 个答案: