python–tensorlow . math . xload()
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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。
xlogy() 用于计算元素方向的 x * log(y)。
语法:tensorlow . math . xload G1 py(x，y，name)
参数:
- x: 是张量。允许的数据类型有半，float32，float64，complex64，complex128。
- y: 它是一个与 x 相同数据类型的张量。
- 名称(可选):定义操作的名称。
返回:返回张量。
例 1:
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5, -7, 2, 0, 7], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([ 1, 3, 9, 4, 7], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
# Calculating result
res = tf.math.xlogy(a, b)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([-5\. -7\. 2\. 0\. 7.], shape=(5, ), dtype=float64)
b: tf.Tensor([1\. 3\. 9\. 4\. 7.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([-0\. -7.69028602 4.39444915 0\. 13.62137104], shape=(5, ), dtype=float64)
例 2:
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5 + 2j, -7-5j, 2 + 2j, 5-3j, 7 + 6j], dtype = tf.complex128)
b = tf.constant([ 0 + 0j, 3-1j, 9 + 5j, 4-3j, -6-8j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
# Calculating result
res = tf.math.xlogy(a, b)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
a: tf.Tensor([-5.+2.j -7.-5.j 2.+2.j 5.-3.j 7.+6.j], shape=(5, ), dtype=complex128)
b: tf.Tensor([ 0.+0.j 3.-1.j 9.+5.j 4.-3.j -6.-8.j], shape=(5, ), dtype=complex128)
Result: tf.Tensor(
[ inf -infj -9.6678006 -3.50420885j 3.64924209+5.6776361j
6.11668624-8.04581928j 29.40388026-1.68457149j], shape=(5, ), dtype=complex128)
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