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。 reciprocal_no_nan()用於查找x的元素智能安全倒數，即，如果x為0，則倒數也為0。
用法：tf.math.reciprocal_no_nan(x, name)
參數：
- x:它是輸入張量。此張量允許的dtype是bfloat16，half，float32，float64，int32，int64，complex64，complex128。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回值：
它返回與x相同的dtype張量。
範例1：本示例使用實張量。
Python3
# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([0, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan(a)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
Input: tf.Tensor([ 0. 2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ 0. 0.5 -0.33333333 -0.25 ], shape=(4, ), dtype=float64)
範例2：本示例使用複數張量。
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([0 + 0j, 2-5j, -3 + 7j, -4-8j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('Input:', a)
# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan( a)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
Input: tf.Tensor([ 0.+0.j 2.-5.j -3.+7.j -4.-8.j], shape=(4, ), dtype=complex128) Result: tf.Tensor( [ 0. +0.j 0.06896552+0.17241379j -0.05172414-0.12068966j -0.05 +0.1j ], shape=(4, ), dtype=complex128)
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.reciprocal_no_nan()。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。