Python tensorflow.math.special.expint()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。

expint()函数

expint()用于计算x的元素智能 index 积分。它定义为从-inf到x的exp(t)/t的积分，定义域为所有正实数。

Sytnax：tensorflow.math.special.expint(x，名称)

参数：

• x:它是张量或稀疏张量。允许的dtype是float32和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。

范例1：

# importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Initializing the input tensor 
a = tf.constant([ [-5, -7],[ 2, 0]], dtype=tf.float64) 
  
# Printing the input tensor 
print('a:', a) 
  
# Calculating result 
res = tf.math.special.expint(a) 
  
# Printing the result 
print('Result:', res)

输出：

a: tf.Tensor(
[[-5. -7.]
 [ 2.  0.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result: tf.Tensor(
[[       nan        nan]
 [4.95423436       -inf]], shape=(2, 2), dtype=float64)

范例2：

# importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Initializing the input tensor 
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float64) 
  
# Printing the input tensor 
print('a:', a) 
  
# Calculating result 
res = tf.math.special.expint(a) 
  
# Printing the result 
print('Result:', res)

输出：

a: tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5,), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([ 1.89511782  4.95423436  9.93383257 19.63087447 40.18527536], shape=(5,), dtype=float64)