python–tensorlow . raw _ ops。Log()
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TensorFlow 是谷歌为开发机器学习模型和深度学习神经网络而设计的开源 python 库。TensorFlow raw_ops 提供对所有 TensorFlow 操作的低级访问。 Log() 用于求 x 的逐元素对数。
语法: tf.raw_ops。日志(x，名称)
参数:
- x: 是输入张量。这个张量允许的数据类型是 bfloat16，half，float32，float64，complex64，complex128。
- 名称(可选):定义操作的名称。
返回:返回与 x 相同数据类型的张量。
注意:只接受关键字参数。
例 1:
Python 3
# 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('Input: ', a)
# Calculating logarithm
res = tf.raw_ops.Log(x = a)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
Input: tf.Tensor([1\. 2\. 3\. 4\. 5.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([0\. 0.69314718 1.09861229 1.38629436 1.60943791], shape=(5, ), dtype=float64)
示例 2: 可视化
Python 3
# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Calculating logarithm
res = tf.raw_ops.Log(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Log')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()
输出:
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