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Python tensorflow.math.negative()用法及代码示例


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。 negative()用于查找x的元素明智的负值。

用法:tf.math.negative(x, name)

参数:

  • x:它是输入张量。此张量允许的dtype是bfloat16,half,float32,float64,int32,int64,complex64,complex128。
  • 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([1, 2, -3, -4], dtype = tf.float64) 
  
# Printing the input tensor 
print('Input:', a) 
  
# Calculating result 
res = tf.math.negative(x = a) 
  
# Printing the result 
print('Result:', res)

输出:

Input: tf.Tensor([ 1.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([-1. -2.  3.  4.], shape=(4, ), dtype=float64)

范例2:本示例使用复数张量。

Python3

# importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Initializing the input tensor 
a = tf.constant([1 + 3j, 2-5j, -3 + 7j, -4-8j], dtype = tf.complex128) 
  
# Printing the input tensor 
print('Input:', a) 
  
# Calculating result 
res = tf.math.negative(x = a) 
  
# Printing the result 
print('Result:', res)

输出:

Input: tf.Tensor([ 1.+3.j  2.-5.j -3.+7.j -4.-8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result: tf.Tensor([-1.-3.j -2.+5.j  3.-7.j  4.+8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)



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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.negative()。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。