可以对 tensorflow 张量使用 python 运算符吗？

问：

TL的;DR：在优化和性能方面
是等价的吗？（ 并且是 TensorFlow 张量）(a and b)tf.logical_and(a, b)ab

细节：
我将python与tensorflow一起使用。我的首要任务是让代码快速运行，第二要务是让它可读。我有工作和快速的代码，就我个人的感觉而言，看起来很丑：

@tf.function
# @tf.function(jit_compile=True)
def my_tf_func():
    # ...

    a = ... # some tensorflow tensor
    b = ... # another tensorflow tensor

    # currently ugly: prefix notation with tf.logical_and
    c = tf.math.count_nonzero(tf.logical_and(a, b))

    # more readable alternative: infix notation:
    c = tf.math.count_nonzero(a and b)

    # ...

使用前缀表示法的代码工作且运行速度快，但我认为由于前缀表示法（它被称为前缀表示法，因为操作的名称在操作数和 之前）的可读性不是很强。logical_andab

我是否可以使用中缀表示法，即上述代码末尾的替代方法，以及常用的 python 运算符，如 、 、 或 ，并且仍然可以在 GPU 上获得 tensorflow 的所有好处并在 XLA 支持下编译它？它会编译成相同的结果吗？and+-==

同样的问题也适用于一元运算符，例如 vs. 。nottf.logical_not(...)

_{这个问题在 https://software.codidact.com/posts/289588 交叉发布。}