TensorFlow是Google設計的開源Python庫，用於開發機器學習模型和深度學習神經網絡。
identity()返回具有與輸入相同形狀和內容的張量。
用法：tensorflow.identity(input, name)
參數：
- input:它是張量。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回值：它返回具有與輸入相同形狀和內容的張量。
範例1：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input
data = tf.Variable([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [5, 6, 7]])
# Printing the input
print('data:', data)
# Calculating result
res = tf.identity(data)
# Printing the result
print('res:', res)輸出：
data: <tf.Variable 'Variable:0' shape=(3, 3) dtype=int32, numpy=
array([[1, 2, 3],
[3, 4, 5],
[5, 6, 7]], dtype=int32)>
res: tf.Tensor(
[[1 2 3]
[3 4 5]
[5 6 7]], shape=(3, 3), dtype=int32)
範例2：
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input
data = tf.constant([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [5, 6, 7]])
# Printing the input
print('data:', data)
# Calculating result
res = tf.identity(data)
# Printing the result
print('res:', res)輸出：
data: tf.Tensor( [[1 2 3] [3 4 5] [5 6 7]], shape=(3, 3), dtype=int32) res: tf.Tensor( [[1 2 3] [3 4 5] [5 6 7]], shape=(3, 3), dtype=int32)
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自aman neekhara大神的英文原創作品 Python – tensorflow.identity()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。