Keras后端是否有类似TensorFlow的tf.logical_and()/tf.logical_or()的布尔张量比较函数？

其实不用嵌套K.switch()这么麻烦，有两种更简洁的方式来实现类似TensorFlow中tf.logical_and()和tf.logical_or()的功能，分情况来看：

方法一：利用算术运算（跨后端通用） #

Keras后端的布尔张量本质是以float32类型存储的，True对应1.0，False对应0.0，所以我们可以用基础算术运算直接模拟逻辑操作：

• 逻辑与（对应tf.logical_and）：
  用x * y或者K.minimum(x, y)，只有当两个张量对应位置都为True（1.0）时，结果才是1.0（True），否则为0.0（False）。

• 逻辑或（对应tf.logical_or）：
  用K.maximum(x, y)或者K.minimum(x + y, 1)，只要两个张量对应位置有一个为True（1.0），结果就是1.0（True），否则为0.0（False）。

举个实际例子：

import keras.backend as K

# 创建两个布尔张量
x = K.equal(K.constant([1, 0, 1]), K.constant([1, 1, 0]))  # 输出：[True, False, False]
y = K.equal(K.constant([1, 1, 0]), K.constant([1, 1, 0]))  # 输出：[True, True, False]

# 实现逻辑与
logical_and_result = x * y  # 等价于 K.minimum(x, y)
# 结果：[True, False, False]

# 实现逻辑或
logical_or_result = K.maximum(x, y)  # 等价于 K.minimum(x + y, 1)
# 结果：[True, True, False]

如果需要把结果转回严格的布尔类型，只需要用K.cast(logical_and_result, 'bool')即可。

方法二：直接调用TensorFlow原生函数（仅TF后端可用） #

如果你的Keras是基于TensorFlow后端的，其实可以直接使用tf.logical_and()和tf.logical_or()，因为Keras张量和TensorFlow张量是完全兼容的，不需要额外转换，比如：

import tensorflow as tf
import keras.backend as K

x = K.equal(K.constant([1,0,1]), K.constant([1,1,0]))
y = K.equal(K.constant([1,1,0]), K.constant([1,1,0]))

logical_and_result = tf.logical_and(x, y)
logical_or_result = tf.logical_or(x, y)

这种方式最直接，但缺点是代码会绑定TensorFlow后端，如果以后要切换到其他后端（比如Theano）就会失效。

相比嵌套K.switch()，上面两种方法都要简洁优雅得多，推荐优先用第一种跨后端的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dashnick