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。
xdivy()用于计算元素明智的x /y。如果x == 0，则返回0。
用法：tensorflow.math.xdivy(x, y, name)
参数：
- x:是张量允许的dtype为half，float32，float64，complex64，complex128。
- 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：它返回一个张量。
范例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5, -7, 2, 0, 7], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([ 1, 3, 9, 4, 7], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating result
res = tf.math.xdivy(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([-5. -7. 2. 0. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([1. 3. 9. 4. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([-5. -2.33333333 0.22222222 0. 1. ], shape=(5, ), dtype=float64)
范例2：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5, -7, 2, 5, 7], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([ 0, 3, 9, 4, np.inf], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating result
res = tf.math.xdivy(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)输出：
a: tf.Tensor([-5. -7. 2. 5. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([ 0. 3. 9. 4. inf], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ -inf -2.33333333 0.22222222 1.25 0. ], shape=(5, ), dtype=float64)
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.xdivy()。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。