Python | Tensorflow tan()方法
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-tensorflow-tan-method/
Tensorflow 是谷歌开发的开源机器学习库。其应用之一是开发深度神经网络。 模块 tensorflow.math 为许多基本的数学运算提供支持。函数 TF . tan()[别名 tf.math.tan]为 Tensorflow 中的正切函数提供支持。它需要弧度形式的输入。输入类型是张量，如果输入包含多个元素，则计算元素方向的切线。
语法 : tf.tan(x，name=None)或 tf.math.tan(x，name=None) 参数 : x :以下任一类型的张量:float16、float32、float64、complex64 或 complex128。 名称(可选):操作的名称。 返回类型:与 x 类型相同的张量。
代码#1:
Python 3
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# A constant vector of size 6
a = tf.constant([1.0, -0.5, 3.4, -2.1, 0.0, -6.5],
dtype = tf.float32)
# Applying the tan function and
# storing the result in 'b'
b = tf.tan(a, name ='tan')
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
print('Input type:', a)
print('Input:', sess.run(a))
print('Return type:', b)
print('Output:', sess.run(b))
输出:
Input type: Tensor("Const:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Input: [ 1\. -0.5 3.4 -2.1 0\. -6.5]
Return type: Tensor("tan:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Output: [ 1.5574077 -0.5463025 0.264317 1.7098469 0\. -0.2202772]
代码#2: 可视化
Python 3
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# Importing the NumPy library
import numpy as np
# Importing the matplotlib.pyplot function
import matplotlib.pyplot as plt
# A vector of size 15 with values from -1 to 1
a = np.linspace(-1, 1, 15)
# Applying the tangent function and
# storing the result in 'b'
b = tf.tan(a, name ='tan')
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
print('Input:', a)
print('Output:', sess.run(b))
plt.plot(a, sess.run(b), color = 'red', marker = "o")
plt.title("tensorflow.tan")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
输出:
Input: [-1\. -0.85714286 -0.71428571 -0.57142857 -0.42857143 -0.28571429
-0.14285714 0\. 0.14285714 0.28571429 0.42857143 0.57142857
0.71428571 0.85714286 1\. ]
Output: [-1.55740772 -1.15486601 -0.86700822 -0.64298589 -0.45689311 -0.29375136
-0.14383696 0\. 0.14383696 0.29375136 0.45689311 0.64298589
0.86700822 1.15486601 1.55740772]
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