Python–tensorflow . math . ceil()
哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/python-tensorlow-math-ceil/
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。 ceil() 用于查找输入的元素式 ceil 值。
语法: tensorflow.math.ceil( x，name)
参数:
- x: 它是一个张量，这个张量允许的数据类型是 bfloat16，half，float32，float64。国际 32 号。
- 名称:这是一个可选参数，用于定义操作的名称。
返回: 它返回一个与 x 相同数据类型的张量。
例 1:
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([1.5, 2.7, 3.9, 1.2, 1.8], dtype = tf.float64)
# printing the input
print('a: ',a)
# Finding the ceil value
r = tf.math.ceil(a)
# printing the result
print("Result: ",r)
输出:
a: tf.Tensor([1.5 2.7 3.9 1.2 1.8], shape=(5,), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([2\. 3\. 4\. 2\. 2.], shape=(5,), dtype=float64)
示例 2: 在该示例中，使用二维张量。
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([[1.5, 2.7], [3.9, 1.2]], dtype = tf.float64)
# printing the input
print('a: ',a)
# Finding the ceil value
r = tf.math.ceil(a)
# printing the result
print('Result: ',r)
输出:
a: tf.Tensor(
[[1.5 2.7]
[3.9 1.2]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result: tf.Tensor(
[[2\. 3.]
[4\. 2.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
示例 3: 在此示例中，使用了无效的数据类型张量。它将引发 NotFoundError。
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# initializing the input
a = tf.constant([1.5, 2.7, 3.9, 1.2, 1.8], dtype = tf.complex128)
# printing the input
print('a: ',a)
# Finding the ceil value
r = tf.math.ceil(a)
输出:
a: tf.Tensor([1.5+0.j 2.7+0.j 3.9+0.j 1.2+0.j 1.8+0.j], shape=(5,), dtype=complex128)
---------------------------------------------------------------------------
NotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-e349e3adf9c3> in <module>()
6
7 # Finding the ceil value
----> 8 r = tf.math.ceil(a)
4 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 Ceil}}
All kernels registered for op Ceil :
device='XLA_GPU'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_BFLOAT16, DT_HALF]
device='XLA_CPU'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_BFLOAT16, DT_HALF]
device='XLA_CPU_JIT'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_BFLOAT16, DT_HALF]
device='XLA_GPU_JIT'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_BFLOAT16, DT_HALF]
device='GPU'; T in [DT_DOUBLE]
device='GPU'; T in [DT_HALF]
device='GPU'; T in [DT_FLOAT]
device='CPU'; T in [DT_DOUBLE]
device='CPU'; T in [DT_HALF]
device='CPU'; T in [DT_FLOAT]
[Op:Ceil]
版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
