Python – tensorflow.math.erfc()

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。

erfc()用于计算元素间互补的高斯误差函数。

语法: tensorflow.math.erfc( x, name)

参数:

• x:是输入的张量。允许的d类型是bfloat16, half, float32, float64。
• name（可选）:它定义了该操作的名称。

返回：它返回一个与x具有相同dtype的张量。

示例 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating complementary Gauss error
res = tf.math.erfc(x = a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

Input:  tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor(
[1.57299207e-01 4.67773498e-03 2.20904970e-05 1.54172579e-08
 1.53745979e-12], shape=(5, ), dtype=float64)

例子2：视觉化

# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
  
# Calculating complementary Gauss error
res = tf.math.erfc(x = a)
  
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.math.erfc')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()

输出: