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。
xdivy()用於計算元素明智的x /y。如果x == 0，則返回0。
用法：tensorflow.math.xdivy(x, y, name)
參數：
- x:是張量允許的dtype為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, 0, 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.xdivy(a, b)
# Printing the result
print('Result:', res)輸出：
a: tf.Tensor([-5. -7. 2. 0. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([1. 3. 9. 4. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([-5. -2.33333333 0.22222222 0. 1. ], shape=(5, ), dtype=float64)
範例2：
Python3
# importing the library
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5, -7, 2, 5, 7], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([ 0, 3, 9, 4, np.inf], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a:', a)
print('b:', b)
# Calculating result
res = tf.math.xdivy(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([ 0. 3. 9. 4. inf], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ -inf -2.33333333 0.22222222 1.25 0. ], shape=(5, ), dtype=float64)
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.xdivy()。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。