Python tensorflow.math.special.expint()用法及代碼示例

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。

expint()函數

expint()用於計算x的元素智能 index 積分。它定義為從-inf到x的exp(t)/t的積分，定義域為所有正實數。

Sytnax：tensorflow.math.special.expint(x，名稱)

參數：

• x:它是張量或稀疏張量。允許的dtype是float32和float64。
• 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：

# importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Initializing the input tensor 
a = tf.constant([ [-5, -7],[ 2, 0]], dtype=tf.float64) 
  
# Printing the input tensor 
print('a:', a) 
  
# Calculating result 
res = tf.math.special.expint(a) 
  
# Printing the result 
print('Result:', res)

輸出：

a: tf.Tensor(
[[-5. -7.]
 [ 2.  0.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result: tf.Tensor(
[[       nan        nan]
 [4.95423436       -inf]], shape=(2, 2), dtype=float64)

範例2：

# importing the library 
import tensorflow as tf 
  
# Initializing the input tensor 
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float64) 
  
# Printing the input tensor 
print('a:', a) 
  
# Calculating result 
res = tf.math.special.expint(a) 
  
# Printing the result 
print('Result:', res)

輸出：

a: tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], shape=(5,), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([ 1.89511782  4.95423436  9.93383257 19.63087447 40.18527536], shape=(5,), dtype=float64)