Python Tensorflow math.add()用法及代碼示例

張量流math.add()方法返回通過輸入的a + b。該操作在a和b的表示上完成。此方法屬於math模塊。

用法：tf.math.add(a, b, name=None)

爭論

a:此參數應為Tensor，也應來自以下類型之一：bfloat16，half，float32，float64，uint8，int8，int16，int32，int64，complex64，complex128，字符串
b:這也應該是張量，並且必須與a具有相同的類型。
名稱：這是可選參數，這是操作的名稱。

返回：它返回具有與輸入a相同形狀的張量。

讓我們借助幾個示例來了解這個概念：
範例1：

# Importing the Tensorflow library  
import tensorflow as tf  
  
# A constant a and b 
a = tf.constant(3) 
b = tf.constant(6)   
  
# Applying the math.add() function  
# storing the result in 'c'  
c = tf.math.add(a, b) 
  
# Initiating a Tensorflow session  
with tf.Session() as sess:
    print("Input 1", a) 
    print(sess.run(a)) 
    print("Input 2", b) 
    print(sess.run(b)) 
    print("Output:", c) 
    print(sess.run(c))

輸出：

Input 1 Tensor("Const_79:0", shape=(), dtype=int32)
3
Input 2 Tensor("Const_80:0", shape=(), dtype=int32)
6
Output: Tensor("Add_1:0", shape=(), dtype=int32)
9

範例2：

# Importing the Tensorflow library  
import tensorflow as tf  
  
# A constant a and b 
a = tf.constant(u"This is ") 
b = tf.constant(u"GeeksForGeeks")   
  
# Applying the math.add() function  
# storing the result in 'c'  
c = tf.math.add(a, b) 
  
# Initiating a Tensorflow session  
with tf.Session() as sess:
    print("Input 1", a) 
    print(sess.run(a)) 
    print("Input 2", b) 
    print(sess.run(b)) 
    print("Output:", c) 
    print(sess.run(c))

輸出：

Input 1 Tensor("Const_87:0", shape=(), dtype=string)
b'This is '
Input 2 Tensor("Const_88:0", shape=(), dtype=string)
b'GeeksForGeeks'
Output: Tensor("Add_5:0", shape=(), dtype=string)
b'This is GeeksForGeeks'

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自PranchalKatiyar大神的英文原創作品 Python – Tensorflow math.add() method。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。