Python–tensorflow . math . beta Inc()方法

原文:https://www . geesforgeks . org/python-tensorflow-math-beta Inc-method/

TensorFlow 是谷歌设计的开源 python 库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。βInc()是张量流数学模块中用于计算正则化不完全β积分的方法 I x (a，b) 。

正则化 不完全贝塔积分 Ix(a，b)定义为:

Ix(a，b)= b(x)；a，b)/B(a，b)

在哪里，

b(x；a，b)是不完全β函数，定义为:

b(x；(a)、(b) = ？x【dt】

而 B(a，B)是完全β函数。

语法: tensorflow.math.betainc( a，b，x，name)

参数:

  • a: 是张量。允许的类型有 float32 和 float64。
  • b: 是一个与 a 类型相同的张量。
  • x: 也是一个与 a 类型相同的张量
  • 名称:定义操作名称的可选参数。

Return: 返回一个与 a. 类型相同的张量

例 1:

Python 3

# importing the library
import tensorflow as tf

# initializing the constant tensors
a = tf.constant([1,2,3,4,5], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([1.5,2.7,3.4,4.9,5.6], dtype = tf.float64)
x = tf.constant( [1,1,1,1,1], dtype = tf.float64)

# printing the input tensors
print('Input a: ',a)
print('Input b: ',b)
print('Input x: ',x)

# calculating the regularized incomplete beta integral 
ribi = tf.math.betainc(a,b,x)

# printing the result
print('regularized incomplete beta integral: ',ribi)

输出:

Input a:  tf.Tensor([1\. 2\. 3\. 4\. 5.], shape=(5,), dtype=float64)
Input b:  tf.Tensor([1.5 2.7 3.4 4.9 5.6], shape=(5,), dtype=float64)
Input x:  tf.Tensor([1\. 1\. 1\. 1\. 1.], shape=(5,), dtype=float64)
regularized incomplete beta integral:  tf.Tensor([1\. 1\. 1\. 1\. 1.], shape=(5,), dtype=float64)

例子 2: 这个例子试图用不允许的数据类型张量来评估正则化的不完全β积分。这将引发 NotFoundError。

Python 3

# importing the library
import tensorflow as tf

# initializing the constant tensors
a = tf.constant([1,2,3,4,5], dtype = tf.complex128)
b = tf.constant([1.5,2.7,3.4,4.9,5.6], dtype = tf.complex128)
x = tf.constant( [1,1,1,1,1], dtype = tf.complex128)

# printing the input tensors
print('Input a: ',a)
print('Input b: ',b)
print('Input x: ',x)

# calculating the regularized incomplete beta integral 
ribi = tf.math.betainc(a,b,x)

输出:

Input a:  tf.Tensor([1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j 4.+0.j 5.+0.j], shape=(5,), dtype=complex128)
Input b:  tf.Tensor([1.5+0.j 2.7+0.j 3.4+0.j 4.9+0.j 5.6+0.j], shape=(5,), dtype=complex128)
Input x:  tf.Tensor([1.+0.j 1.+0.j 1.+0.j 1.+0.j 1.+0.j], shape=(5,), dtype=complex128)

NotFoundError                             Traceback (most recent call last)

<ipython-input-16-904ce11d62af> in <module>()
      1 # calculating the regularized incomplete beta integral
----> 2 ribi = tf.math.betainc(a,b,x)

2 frames

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/six.py in raise_from(value, from_value)

NotFoundError: Could not find valid device for node.
Node:{{node Betainc}}
All kernels registered for op Betainc :
  device='XLA_CPU_JIT'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE]
  device='XLA_GPU_JIT'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE]
  device='XLA_CPU'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE]
  device='XLA_GPU'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE]
  device='GPU'; T in [DT_DOUBLE]
  device='GPU'; T in [DT_FLOAT]
  device='CPU'; T in [DT_DOUBLE]
  device='CPU'; T in [DT_FLOAT]

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