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。 betainc()是tensorflow數學模塊中的方法,用於計算正則化的不完全beta積分Ix(a,b)。
Regularized incomplete beta integral Ix(a,b) is defines as:
Ix(a,b) = B(x;a,b)/B(a,b)
where,
B(x;a,b) is incomplete beta function and is defined as:
B(x;a,b) = ?xo ta-1(1-t)b-1 dt
and B(a,b) is complete beta function.
用法:tensorflow.math.betainc( a, b, x, name)
參數:
- a:是張量允許的類型為float32和float64。
- b:它是與類型相同的張量。
- x:它也是與a相同類型的張量。
- name:這是一個可選參數,用於定義操作的名稱。
返回:返回與a類型相同的張量。
範例1:
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the constant tensors
a = tf.constant([1,2,3,4,5], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([1.5,2.7,3.4,4.9,5.6], dtype = tf.float64)
x = tf.constant( [1,1,1,1,1], dtype = tf.float64)
# printing the input tensors
print('Input a:',a)
print('Input b:',b)
print('Input x:',x)
# calculating the regularized incomplete beta integral
ribi = tf.math.betainc(a,b,x)
# printing the result
print('regularized incomplete beta integral:',ribi)
輸出:
Input a: tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5,), dtype=float64) Input b: tf.Tensor([1.5 2.7 3.4 4.9 5.6], shape=(5,), dtype=float64) Input x: tf.Tensor([1. 1. 1. 1. 1.], shape=(5,), dtype=float64) regularized incomplete beta integral: tf.Tensor([1. 1. 1. 1. 1.], shape=(5,), dtype=float64)
範例2:此示例嘗試使用不允許的dtype張量評估正則化的不完全beta積分。這將引發NotFoundError。
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the constant tensors
a = tf.constant([1,2,3,4,5], dtype = tf.complex128)
b = tf.constant([1.5,2.7,3.4,4.9,5.6], dtype = tf.complex128)
x = tf.constant( [1,1,1,1,1], dtype = tf.complex128)
# printing the input tensors
print('Input a:',a)
print('Input b:',b)
print('Input x:',x)
# calculating the regularized incomplete beta integral
ribi = tf.math.betainc(a,b,x)
輸出:
Input a: tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j 5.+0.j], shape=(5,), dtype=complex128) Input b: tf.Tensor([1.5+0.j 2.7+0.j 3.4+0.j 4.9+0.j 5.6+0.j], shape=(5,), dtype=complex128) Input x: tf.Tensor([1.+0.j 1.+0.j 1.+0.j 1.+0.j 1.+0.j], shape=(5,), dtype=complex128) NotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-904ce11d62af> in <module>() 1 # calculating the regularized incomplete beta integral ----> 2 ribi = tf.math.betainc(a,b,x) 2 frames /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/six.py in raise_from(value, from_value) NotFoundError:Could not find valid device for node. Node:{{node Betainc}} All kernels registered for op Betainc: device='XLA_CPU_JIT'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE] device='XLA_GPU_JIT'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE] device='XLA_CPU'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE] device='XLA_GPU'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE] device='GPU'; T in [DT_DOUBLE] device='GPU'; T in [DT_FLOAT] device='CPU'; T in [DT_DOUBLE] device='CPU'; T in [DT_FLOAT]
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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.math.betainc() 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。