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。
divide_no_nan()用于计算x被y的元素明智安全除法，即如果y为零则返回0
用法：tensorflow.math.divide_no_nan( x, y, name)
参数：
- x:它是张量。
- y:它是张量。
- name(optional):它定义了操作的名称
返回值：它返回一个张量。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([6, 8, 12, 15], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating safe division
res = tf.math.divide_no_nan(x = a, y = b)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 6. 8. 12. 15.], shape=(4, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([2. 3. 4. 5.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([3. 2.66666667 3. 3. ], shape=(4, ), dtype=float64)
范例2：在此示例中，第二张量中的值之一取为0。
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([6, 8, 12, 15], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 3, 4, 0], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating safe division
res = tf.math.divide_no_nan(x = a, y = b)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 6. 8. 12. 15.], shape=(4, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([2. 3. 4. 0.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([3. 2.66666667 3. 0], shape=(4, ), 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.divide_no_nan()。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。