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TensorFlow API 用法详解:tf.equal

equal(
    x,
    y,
    name=None
)

对输入的 xy 两个 Tensor 逐元素(element-wise)做 (x == y) 逻辑比较,返回 bool 类型的 Tensor

参数

  • x 只支持以下类型:half, float32, float64, uint8, int8, int16, int32, int64, complex64, quint8, qint8, qint32, string, bool, complex128
  • y 的类型必须与 x 相同
  • name 给这个操作取一个名称,可选

返回

  • bool 类型的 Tensor

特性

  • 支持 broadcasting,详见 Numpy 文档

示例

基本用法:xy 拥有相同的 shape

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1, 2], tf.int32)
b = tf.constant([2, 2], tf.int32)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.equal(a, b))) # 输出 [False  True]

broadcasting 用法:xy 不同 shape

x = tf.constant(["hehe", "haha", "hoho", "kaka"], tf.string)
y = tf.constant("hoho", tf.string)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.equal(x, y)))
# 输出 [False False  True False]

注意观察上面这个栗子,实际解决了在一个数组中查找某个元素索引(index)的问题,这个特性配合 tf.cast 在生成 one-hot 向量时将会特别有用。

a = tf.constant([[1], [2]], tf.int32)
b = tf.constant([[2, 1]], tf.int32)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(tf.equal(a, b)))
# 输出
# [[False  True]
#  [ True False]]