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。
polygamma()用于计算多伽玛函数。 Polygamma函数定义为：
仅针对非负整数阶定义此函数，即a的值应为非负整数。
用法：tensorflow.math.polygamma( a, x, name)
参数：
- a:它是非负值的张量。允许的dty是float32，float64。
- x:它是与dtype相同的张量
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回值：
它返回与a相同dtype的张量。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3], dtype = tf.float64)
x = tf.constant([7, 9, 13], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('x:', x)
# Calculating result
res = tf.math.polygamma(a, x)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3, ), dtype=float64) x: tf.Tensor([ 7. 9. 13.], shape=(3, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ 0.15354518 -0.01379332 0.00102074], shape=(3, ), dtype=float64)
范例2：对于负值，返回的输出是nan。
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([-1, 2, 3], dtype = tf.float64)
x = tf.constant([7, 9, 13], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('x:', x)
# Calculating Result
res = tf.math.polygamma(a, x)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([-1. 2. 3.], shape=(3, ), dtype=float64) x: tf.Tensor([ 7. 9. 13.], shape=(3, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ nan -0.01379332 0.00102074], shape=(3, ), dtype=float64)
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.polygamma()。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。