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。 reciprocal_no_nan()用于查找x的元素智能安全倒数，即，如果x为0，则倒数也为0。
用法：tf.math.reciprocal_no_nan(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：
它返回与x相同的dtype张量。
范例1：本示例使用实张量。
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([0, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan(a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
Input: tf.Tensor([ 0. 2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ 0. 0.5 -0.33333333 -0.25 ], 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([0 + 0j, 2-5j, -3 + 7j, -4-8j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan( a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
Input: tf.Tensor([ 0.+0.j 2.-5.j -3.+7.j -4.-8.j], shape=(4, ), dtype=complex128) Result: tf.Tensor( [ 0. +0.j 0.06896552+0.17241379j -0.05172414-0.12068966j -0.05 +0.1j ], shape=(4, ), dtype=complex128)
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.reciprocal_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。