Python – tensorflow.math.sign()

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。

sign()是用来寻找一个数字的符号的元素指示。具体来说。

y = sign(x) = -1 如果x< 0; 0 if x == 0; 1 if x >0。

对于复数，如果x !=0，y = sign(x) = x / |x|，否则y = 0。

语法 : tensorflow.math.sign(x, name)

参数:

x:它是一个张量。允许的d类型是bfloat16, half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128。
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([0, 1, -2, 3, -4], dtype = tf.float64)
 
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
 
# Calculating result
res = tf.math.sign(x = a)
 
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

a:  tf.Tensor([ 0.  1. -2.  3. -4.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([ 0.  1. -1.  1. -1.], shape=(5, ), dtype=float64)

示例 2:

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

输出:

a:  tf.Tensor([ 1.-5.j -2.+3.j -3.-7.j -4.+8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result:  tf.Tensor(
[ 0.19611614-0.98058068j -0.5547002 +0.83205029j -0.3939193 -0.91914503j
 -0.4472136 +0.89442719j], shape=(4, ), dtype=complex128)