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Python tensorflow.raw_ops.Acos()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。 TensorFlow raw_ops提供对所有TensorFlow操作的低级别访问。 Acos()用于查找x的元素智能acos。

用法:tf.raw_ops.Acos(x, name)

参数:

  • x:它是输入张量。此张量的允许dtype是bfloat16,half,float32,float64。
  • name(optional):它定义了操作的名称。

返回值:
它返回与x相同dtype的张量。

注意:它只接受关键字参数。



范例1:

Python3

# Importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Initializing the input tensor 
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype=tf.float64) 
  
# Printing the input tensor 
print('Input:', a) 
  
# Calculating Acos 
res = tf.raw_ops.Acos(x=a) 
  
# Printing the result 
print('Result:', res)

输出:

Input: tf.Tensor([0.2 0.5 0.7 1. ], shape=(4,), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([1.36943841 1.04719755 0.79539883 0.        ], shape=(4,), dtype=float64)

范例2:可视化

Python3

# importing the library 
import tensorflow as tf 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# Initializing the input tensor 
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype=tf.float64) 
  
# Calculating Acos 
res = tf.raw_ops.Acos(x=a) 
  
# Plotting the graph 
plt.plot(a, res, color='green') 
plt.title('tensorflow.raw_ops.Acos') 
plt.xlabel('Input') 
plt.ylabel('Result') 
plt.show()

输出:




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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.raw_ops.Acos()。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。