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。
sign()用于查找数字符号的逐元素指示。特别，
如果x <0，则y = sign(x)= -1;如果x == 0，则为0;如果x> 0，则为1。
对于复数，y =符号(x)= x /| x |如果x!= 0，否则y = 0。
用法:tensorflow.math.sign(x, name)
参数：
- x:这是一个tesnor。允许的dtypes是bfloat16，half，float32，float64，int32，int64，complex64，complex128。
- name(optional):它定义了操作的名称。
返回：它返回与x相同dtype的张量。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([0, 1, -2, 3, -4], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
# Calculating result
res = tf.math.sign(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 0. 1. -2. 3. -4.], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ 0. 1. -1. 1. -1.], shape=(5, ), dtype=float64)
范例2：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ 1-5j, -2 + 3j, -3-7j, -4 + 8j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
# Calculating result
res = tf.math.sign(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([ 1.-5.j -2.+3.j -3.-7.j -4.+8.j], shape=(4, ), dtype=complex128) Result: tf.Tensor( [ 0.19611614-0.98058068j -0.5547002 +0.83205029j -0.3939193 -0.91914503j -0.4472136 +0.89442719j], 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.sign()。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。