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。
igamma()用於計算下正則化不完全伽瑪函數P(a，x)。 P(a，x)定義為：
其中gamma(a，x)是較低的不完全Gamma函數，其定義為：
用法：tensorflow.math.igamma( x, y, name)
參數：
- x:它是張量。允許的dtype為float32，float64。
- y:它是與x相同dtype的張量。
- name(optional):它定義了操作的名稱
返回值：它返回dtype的張量作為x。
範例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 8, 14, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating the result
res = tf.math.igamma(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
a: tf.Tensor([ 7. 8. 13. 11.], shape=(4, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([ 2. 8. 14. 5.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([0.00453381 0.54703919 0.64154158 0.01369527], shape=(4, ), dtype=float64)
範例2：
Python3
# Importing the libraray
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([2, 8, 14, 5], dtype = tf.float32)
b = tf.constant([7, 8, 13, 11], dtype = tf.float32)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating the result
res = tf.math.igamma(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
a: tf.Tensor([ 2. 8. 14. 5.], shape=(4, ), dtype=float32) b: tf.Tensor([ 7. 8. 13. 11.], shape=(4, ), dtype=float32) Result: tf.Tensor([0.9927049 0.5470391 0.42695415 0.9848954 ], shape=(4, ), dtype=float32)
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.math.igamma()。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。