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。
sign()用於查找數字符號的逐元素指示。特別，
如果x <0，則y = sign(x)= -1;如果x == 0，則為0;如果x> 0，則為1。
對於複數，y =符號(x)= x /| x |如果x!= 0，否則y = 0。
用法:tensorflow.math.sign(x, name)
參數：
- x:這是一個tesnor。允許的dtypes是bfloat16，half，float32，float64，int32，int64，complex64，complex128。
- name(optional):它定義了操作的名稱。
返回：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
a = tf.constant([0, 1, -2, 3, -4], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
# Calculating result
res = tf.math.sign(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
a: tf.Tensor([ 0. 1. -2. 3. -4.], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ 0. 1. -1. 1. -1.], shape=(5, ), dtype=float64)
範例2：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ 1-5j, -2 + 3j, -3-7j, -4 + 8j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
# Calculating result
res = tf.math.sign(x = a)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
a: tf.Tensor([ 1.-5.j -2.+3.j -3.-7.j -4.+8.j], shape=(4, ), dtype=complex128) Result: tf.Tensor( [ 0.19611614-0.98058068j -0.5547002 +0.83205029j -0.3939193 -0.91914503j -0.4472136 +0.89442719j], 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.sign()。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。