极客教程Python – tensorflow.math.divide_no_nan()
TensorFlow是谷歌设计的开源Python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
divide_no_nan()用于计算x除以y的安全元素，即如果y为0，则返回0。
语法: tensorflow.math.divide_no_nan( x, y, name)
参数:
- x:它是一个张量。
- y:它是一个张量。
- name（可选）:它定义了该操作的名称
返回：它返回一个张量。
示例 1:
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([6, 8, 12, 15], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
# Calculating safe division
res = tf.math.divide_no_nan(x = a, y = b)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([ 6. 8. 12. 15.], shape=(4, ), dtype=float64)
b: tf.Tensor([2. 3. 4. 5.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([3. 2.66666667 3. 3. ], shape=(4, ), dtype=float64)
例子2：在这个例子中，第二个张量中的一个值被取为0。
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([6, 8, 12, 15], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 3, 4, 0], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
# Calculating safe division
res = tf.math.divide_no_nan(x = a, y = b)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([ 6. 8. 12. 15.], shape=(4, ), dtype=float64)
b: tf.Tensor([2. 3. 4. 0.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([3. 2.66666667 3. 0], shape=(4, ), dtype=float64)