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。
igammac()用于计算上正则化不完全伽玛函数Q(a，x)。 Q(a，x)定义为：
其中gamma(a，x)是较低的不完全Gamma函数，其定义为：
用法：tensorflow.math.igammac( x, y, name)
参数：
- x:它是张量。允许的dtype为float32，float64。
- y:它是与x相同dtype的张量。
- name(optional):它定义了操作的名称
返回值：它返回dtype的张量作为x。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 8, 14, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating the result
res = tf.math.igammac(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 7. 8. 13. 11.], shape=(4, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([ 2. 8. 14. 5.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([0.99546619 0.45296081 0.35845842 0.98630473], shape=(4, ), dtype=float64)
范例2：
Python3
# Importing the libraray
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([2, 8, 14, 5], dtype = tf.float32)
b = tf.constant([7, 8, 13, 11], dtype = tf.float32)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating the result
res = tf.math.igammac(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 2. 8. 14. 5.], shape=(4, ), dtype=float32) b: tf.Tensor([ 7. 8. 13. 11.], shape=(4, ), dtype=float32) Result: tf.Tensor([0.00729505 0.45296064 0.57304585 0.0151046 ], shape=(4, ), dtype=float32)
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.igammac()。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。