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。
scalar_mul()用於將張量與標量相乘。
用法：tf.math.scalar_mul( scalar, x, name )
參數：
- scalar:它是已知形狀的0D標量張量。
- x:這是一個張量，需要進行縮放。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回值：
它返回與x相同dtype的張量。
範例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
scalar = (5)
a = tf.constant([2.5, 5.5, 1.5, 6.5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('scalar:', scalar)
print('a:', a)
# Calculating result
res = tf.math.scalar_mul(scalar, a)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
scalar: 5 a: tf.Tensor([2.5 5.5 1.5 6.5], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([12.5 27.5 7.5 32.5], 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
scalar = (5)
a = tf.constant([2.5 + 3j, 5.5 + 1j, 1.5 + 7j, 6.5 + 8j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('scalar:', scalar)
print('a:', a)
# Calculating result
res = tf.math.scalar_mul(scalar, a)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
scalar: 5 a: tf.Tensor([2.5+3.j 5.5+1.j 1.5+7.j 6.5+8.j], shape=(4, ), dtype=complex128) Result: tf.Tensor([12.5+15.j 27.5 +5.j 7.5+35.j 32.5+40.j], 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.scalar_mul()。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。