Keras后端中的逻辑AND/OR

Question

TensorFlow提供了tf.logical_and()和tf.logical_or()函数用于比较两个布尔张量，即当x==TRUE and y==TRUE时，tf.logical_and(x,y)==TRUE。(文档)。然而，在Keras后端中我找不到类似的函数。虽然它们提供了keras.backend.any()和.all()函数，但这只是用于张量内部的聚合，而非张量间的比较。我一直在使用嵌套的K.switch()函数来实现，但这样做非常繁琐。

- dashnick

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你其实不用担心这个问题，因为你可以直接在 keras 模型中使用 tf.logical_and，就像调用 K.xxx 一样。 - pitfall

仅当您使用tensorflow后端时... - dashnick

是的。那么你使用不同的后端？ - pitfall

不是的，我正在尝试制作一个与Keras兼容的库...如果你只是要为tensorflow编写代码，你就不需要使用keras.backend。 - dashnick

Answer 1

假设x和y是形状相同的布尔Keras张量。

要进行逐元素或操作，请执行以下操作：

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

要进行逐元素与操作，请执行以下操作：

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

这里的keras.backend.stack([x, y], axis=0)将x和y叠加成一个新张量，该张量在第0维增加了一个额外维度。之后keras.backend.any沿着新的维度进行逻辑或操作，并且keras.backend.all进行逻辑与操作。

- Baruch Youssin

Answer 2

我提供的解决方案（也许不是最好的，因为我也没有找到其他的），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))

但现在想想...我从未测试过Python运算符...也许它们有效呢？

- Daniel Möller

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似乎无法使用Python逻辑运算符 - 报错 raise TypeError("Using a 'tf.Tensor' as a Python 'bool' is not allowed.。 - dashnick

但上面的乘法是肯定的。 - Daniel Möller