BitwiseXor¶

バージョン名: BitwiseXor-13

カテゴリー: ビット単位のバイナリー

簡単な説明: BitwiseXor は、指定された 2 つのテンソルを要素ごとにビット単位の論理 XOR 操作を実行し、多方向ブロードキャスト・ルールを適用します。

詳細な説明: 入力テンソル a と b は、形状が異なり、auto_broadcast 属性が none でない場合、操作を実行する前にブロードキャストされます。auto_broadcast の値に従ってブロードキャストされます。

入力テンソル a と b をブロードキャストした後、BitwiseXor は、次のアルゴリズムに基づいて、指定されたテンソル内の対応する要素ごとにビット単位の論理 XOR 操作を実行します。

boolean タイプテンソルの場合、BitwiseXor は LogicalXor と同等です。

テンソルがサポートされている整数タイプの場合、テンソルの各要素に対して次のようになります。

入力テンソル・データ・タイプに従って、入力テンソルの値をバイナリー表現に変換します。
a と b の値のバイナリー表現の各ビットに対して論理 XOR を実行します。値 0 は false を表し、値 1 は true を表します。
バイナリー表現の XOR の結果を入力データタイプに変換します。

例 1 - ブールテンソルの BitwiseXor 出力:

                                # For given boolean inputs:
a = [True, False, False]
b = [True, True, False]
# Perform logical XOR operation same as in LogicalXor operator:
output = [False, True, False]

                            

例 2 - uint8 テンソルの BitwiseXor 出力:

                                # For given uint8 inputs:
a = [21, 120]
b = [3, 37]
# Create a binary representation of uint8:
# binary a: [00010101, 01111000]
# binary b: [00000011, 00100101]
# Perform bitwise XOR of corresponding elements in a and b:
# [00010110, 01011101]
# Convert binary values to uint8:
output = [22, 93]

                            

属性:

auto_broadcast
- 説明: 入力テンソルの自動ブロードキャストに使用されるルールを指定します。
- 値の範囲:
  - なし - 自動ブロードキャストは許可されません。すべての入力形状が一致する必要があります。
  - numpy - numpy ブロードキャスト・ルール。説明は要素ごとの操作のブロードキャスト・ルールで参照できます。
  - pdpd - PaddlePaddle スタイルの暗黙的ブロードキャストの説明は、要素ごとの操作のブロードキャスト・ルールで参照できます。
- タイプ: 文字列
- デフォルト値: “numpy”
- 必須: いいえ

入力:

1: タイプ T の任意の形状のテンソル。必須。
2: タイプ T の任意の形状のテンソル。必須。

出力:

1: 要素ごとの BitwiseXor 操作の結果。タイプ T のテンソルで、2 つの入力のブロードキャストされた形状と同じ形状です。

タイプ:

T: サポートされている整数タイプまたはブールタイプ。

例:

例 1 - ブロードキャストなし

                                <layer ... type="BitwiseXor">
    <input>
        <port id="0">
            <dim>256</dim>
            <dim>56</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>256</dim>
            <dim>56</dim>
        </port>
    </input>
    <output>
        <port id="2">
            <dim>256</dim>
            <dim>56</dim>
        </port>
    </output>
</layer>

                            

例 2: numpy ブロードキャスト

                                <layer ... type="BitwiseXor">
    <input>
        <port id="0">
            <dim>8</dim>
            <dim>1</dim>
            <dim>6</dim>
            <dim>1</dim>
        </port>
        <port id="1">
            <dim>7</dim>
            <dim>1</dim>
            <dim>5</dim>
        </port>
    </input>
    <output>
        <port id="2">
            <dim>8</dim>
            <dim>7</dim>
            <dim>6</dim>
            <dim>5</dim>
        </port>
    </output>
</layer>

                            