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。
subtract()用於按元素計算(x-y)。
用法：tensorflow.math.subtract(x, y, name)
參數：
- x:是張量允許的dtypes是bfloat16，half，float32，float64，complex64，complex128。
- 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：它返回一個張量。
範例1：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5, -7, 2, 5, 7], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([ 1, 3, 9, 4, 7], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating result
res = tf.math.subtract(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
a: tf.Tensor([-5. -7. 2. 5. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([1. 3. 9. 4. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ -6. -10. -7. 1. 0.], shape=(5, ), dtype=float64)
範例2：接受複雜的輸入
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5 + 3j, -7-2j, 2 + 1j, 5-7j, 7 + 3j], dtype = tf.complex128)
b = tf.constant([ 1 + 5j, 3 + 1j, 9-5j, 4 + 3j, 7-6j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating result
res = tf.math.subtract(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
a: tf.Tensor([-5.+3.j -7.-2.j 2.+1.j 5.-7.j 7.+3.j], shape=(5, ), dtype=complex128) b: tf.Tensor([1.+5.j 3.+1.j 9.-5.j 4.+3.j 7.-6.j], shape=(5, ), dtype=complex128) Result: tf.Tensor([ -6. -2.j -10. -3.j -7. +6.j 1.-10.j 0. +9.j], shape=(5, ), 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.subtract()。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。