TensorFlow 2中如何对矩阵逐行执行按位与归约运算（避免循环）

嗨，很高兴帮你解决这个问题！确实，在TensorFlow里不用循环实现类似NumPy中np.bitwise_and.reduce的功能是完全可行的，我们可以借助tf.foldl来完成自定义的归约操作，具体代码如下：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义原始矩阵
M = np.array([
 [0, 1, 0, 0, 0],
 [1, 0, 1, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 1],
 [0, 1, 1, 0, 1],
], dtype=np.int32)

# TensorFlow实现无循环逐行按位与
tensor = tf.convert_to_tensor(M)
# 转置矩阵，让每行元素适配foldl的处理维度
transposed_tensor = tf.transpose(tensor)
# 使用foldl逐列（对应原矩阵的每行）执行按位与归约
res = tf.foldl(tf.bitwise.bitwise_and, transposed_tensor, initializer=transposed_tensor[0])

print(res.numpy())  # 输出: [0 0 1 0]

代码解释： #

• 转置矩阵：tf.foldl默认会沿着输入张量的第一个维度进行折叠归约，所以我们先把原矩阵转置，让原矩阵的每行变成转置后的每列，正好匹配tf.foldl的处理逻辑。
• foldl归约：tf.foldl会从初始值（这里取转置后的第一列，也就是原矩阵的第一列）开始，依次将后续每个列张量和当前结果执行tf.bitwise.bitwise_and操作，最终得到每行所有元素按位与的结果。

扩展说明： #

这个方法不仅适用于按位与，如果你需要实现其他按位运算的逐行归约（比如按位或、按位异或），只需要把tf.bitwise.bitwise_and替换成对应的tf.bitwise.bitwise_or或tf.bitwise.bitwise_xor即可，逻辑完全通用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ZFTurbo