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Python – tensorflow.math.real()

Python – tensorflow.math.real()

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。 Real()用于查找张量的元素明智的实部。

语法: tf.math.real(x, name)

参数 :

  • x:它是输入的张量。这个张量允许的dtype是bfloat16, half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128。
  • name（可选）:它定义了操作的名称。

返回值:
它返回一个dtype float32或float64的张量。

例子1：这个例子使用实数张量。

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.real(a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)
Python

输出:

Input:  tf.Tensor([ 1.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([ 1.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Python

例子2：这个例子使用复数张量。

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1 + 3j, 2-5j, -3 + 7j, -4-8j], dtype = tf.complex128)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.real( a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)
Python

输出:

Input:  tf.Tensor([ 1.+3.j  2.-5.j -3.+7.j -4.-8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result:  tf.Tensor([ 1.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Python

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