Python – tensorflow.math.reciprocal_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。 reciprocal_no_nan()用于查找x的元素安全倒数，即如果x是0，它的倒数也是0。

语法: tf.math.reciprocal_no_nan(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:
它返回一个与x相同的dtype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([0, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan(a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

Input:  tf.Tensor([ 0.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([ 0.          0.5        -0.33333333 -0.25      ], shape=(4, ), dtype=float64)

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([0 + 0j, 2-5j, -3 + 7j, -4-8j], dtype = tf.complex128)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan( a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

Input:  tf.Tensor([ 0.+0.j  2.-5.j -3.+7.j -4.-8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result:  tf.Tensor(
[ 0.        +0.j          0.06896552+0.17241379j -0.05172414-0.12068966j
 -0.05      +0.1j       ], shape=(4, ), dtype=complex128)