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。 Acosh()用于查找x的元素明智的反双曲余弦值。
用法:tf.raw_ops.Acosh(x, name)
参数:
- x:它是输入张量。此张量的允许dtype为bfloat16,half,float32,float64,complex64,complex128。
- 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([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float64)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating Acosh
res = tf.raw_ops.Acosh(x=a)
# Printing the result
print('Result:', res)
输出:
Input: tf.Tensor([1. 2. 3. 4.], shape=(4,), dtype=float64) Result: tf.Tensor([0. 1.3169579 1.76274717 2.06343707], 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([1, 2, 3, 4], dtype=tf.float64)
# Calculating Acosh
res = tf.raw_ops.Acosh(x=a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Acosh')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()
输出:
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.raw_ops.Acosh()。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。