Python–tensorflow . math . sign()
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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。
符号()用于寻找数字符号的元素方向指示。具体来说，
y =符号(x) = -1 如果 x < 0; 0 if x == 0; 1 if x >为 0。
对于复数，y =符号(x) = x / |x| if x！= 0，否则 y = 0。
语法 : tensorflow.math.sign(x，name)
参数:
- x: 是张量。允许的数据类型有 bfloat16、half、float32、float64、int32、int64、complex64、complex128。
- 名称(可选):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 tensor
a = tf.constant([0, 1, -2, 3, -4], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
# Calculating result
res = tf.math.sign(x = a)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([ 0\. 1\. -2\. 3\. -4.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([ 0\. 1\. -1\. 1\. -1.], shape=(5, ), dtype=float64)
例 2:
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ 1-5j, -2 + 3j, -3-7j, -4 + 8j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
# Calculating result
res = tf.math.sign(x = a)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([ 1.-5.j -2.+3.j -3.-7.j -4.+8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result: tf.Tensor(
[ 0.19611614-0.98058068j -0.5547002 +0.83205029j -0.3939193 -0.91914503j
-0.4472136 +0.89442719j], shape=(4, ), dtype=complex128)
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