Python – tensorflow.raw_ops.Cos()
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。TensorFlow raw_ops提供了对所有TensorFlow操作的低层次访问。Cos()用于查找x的元素明智的余弦。
语法: tf.raw_ops.Cos(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。
- name(可选):它定义了操作的名称。
返回:它返回一个与x具有相同dtype的张量。
注意:它只接受关键字参数。
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 cosine
res = tf.raw_ops.Cos(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([ 0.54030231 -0.41614684 -0.9899925 -0.65364362 0.28366219], 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 cosine
res = tf.raw_ops.Cos(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Cos')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()
输出: