用法
__add__(
y, name=None
)
參數
返回 x + y 元素。
下麵的示例用法。
添加一個標量和一個列表:
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = 1
tf.add(x, y)
<tf.Tensor:shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([2, 3, 4, 5, 6],
dtype=int32)>
請注意,可以使用二進製 +
運算符代替:
x = tf.convert_to_tensor([1, 2, 3, 4, 5])
y = tf.convert_to_tensor(1)
x + y
<tf.Tensor:shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([2, 3, 4, 5, 6],
dtype=int32)>
添加一個張量和一個相同形狀的列表:
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
tf.add(x, y)
<tf.Tensor:shape=(5,), dtype=int32,
numpy=array([ 2, 4, 6, 8, 10], dtype=int32)>
警告:如果輸入之一(x
或 y
)是張量,而另一個是非張量,則非張量輸入將采用(或轉換為)張量輸入的數據類型。這可能會導致不需要的上溢或下溢轉換。
例如,
x = tf.constant([1, 2], dtype=tf.int8)
y = [2**7 + 1, 2**7 + 2]
tf.add(x, y)
<tf.Tensor:shape=(2,), dtype=int8, numpy=array([-126, -124], dtype=int8)>
當添加兩個不同形狀的輸入值時,Add
遵循 NumPy 廣播規則。兩個輸入數組形狀按元素進行比較。從尾隨維度開始,這兩個維度或者必須相等,或者其中之一必須是 1
。
例如,
x = np.ones(6).reshape(1, 2, 1, 3)
y = np.ones(6).reshape(2, 1, 3, 1)
tf.add(x, y).shape.as_list()
[2, 2, 3, 3]
另一個具有兩個不同維度數組的示例。
x = np.ones([1, 2, 1, 4])
y = np.ones([3, 4])
tf.add(x, y).shape.as_list()
[1, 2, 3, 4]
此元素操作的縮減版本是tf.math.reduce_sum
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- Python tf.RaggedTensor.__lt__用法及代碼示例
- Python tf.RaggedTensor.__or__用法及代碼示例
- Python tf.RaggedTensor.__ge__用法及代碼示例
- Python tf.RaggedTensor.__invert__用法及代碼示例
- Python tf.RaggedTensor.__le__用法及代碼示例
- Python tf.RaggedTensor.__mul__用法及代碼示例
注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.RaggedTensor.__add__。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。