TensorFlow是Google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。 conj()用于查找复数输入张量的元素智能复共轭。
用法：tensorflow.math.conj( x, name)
参数：
- x:它是张量，并且必须具有数字值。
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回值：
它返回与x相同dtype的张量。
如果输入不是数字张量，它将引发TypeError。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1+5j,3+2j,4+1j],dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('a:',a)
# Finding the complex conjugate
res = tf.math.conj(a)
# Printing the result
print('Complex Conjugate:',res)输出：
a: tf.Tensor([1.+5.j 3.+2.j 4.+1.j], shape=(3,), dtype=complex128) Complex Conjugate: tf.Tensor([1.-5.j 3.-2.j 4.-1.j], shape=(3,), dtype=complex128)
范例2：本示例使用dtype float64输入。
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3],dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:',a)
# Finding the complex conjugate
res = tf.math.conj(a)
# Printing the result
print('Complex Conjugate:',res)输出：
a: tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float64) Complex Conjugate: tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float64)
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自aman neekhara大神的英文原创作品 Python – tensorflow.math.conj()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。