Python – tensorflow.math.xdivy()

Python – tensorflow.math.xdivy()

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。

xdivy()是用来计算元素的x/y。如果x==0,它将返回0。

语法: tensorflow.math.xdivy(x, y, name)

参数:

  • x:它是一个张量。允许的dtypes是半数、float32、float64、complex64、complex128。
  • y:它是一个与x的d类型相同的张量。
  • 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([ -5, -7, 2, 0, 7], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([ 1, 3, 9, 4, 7], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
  
# Calculating result
res = tf.math.xdivy(a, b)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

a:  tf.Tensor([-5. -7.  2.  0.  7.], shape=(5, ), dtype=float64)
b:  tf.Tensor([1. 3. 9. 4. 7.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([-5.         -2.33333333  0.22222222  0.          1.        ], shape=(5, ), dtype=float64)

示例 2:

# importing the library
import tensorflow as tf
import numpy as np
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5, -7, 2, 5, 7], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([ 0, 3, 9, 4, np.inf], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
  
# Calculating result
res = tf.math.xdivy(a, b)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

a:  tf.Tensor([-5. -7.  2.  5.  7.], shape=(5, ), dtype=float64)
b:  tf.Tensor([ 0.  3.  9.  4. inf], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([       -inf -2.33333333  0.22222222  1.25        0.        ], shape=(5, ), dtype=float64)

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