Python – tensorflow.math.nextafter()

TensorFlow es una biblioteca de Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. nextafter() se usa para encontrar el valor representable del elemento wisenext de x1 en la dirección de x2.

Sintaxis: tf.math.nextafter(x1, x2, nombre)

Parámetro:

• x1: Es el tensor de entrada. Los dtype permitidos para este tensor son float64, float32.
• x2: Es el tensor de entrada del mismo tipo que x1.
• name(opcional): Define el nombre de la operación.

Devuelve:
Devuelve un tensor de tipo d como x1.

Ejemplo 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
x1 = tf.constant([1, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)
x2 = tf.constant([5, -7, 3, -8], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('x1: ', x1)
print('x2: ', x2)
  
# Calculating result
res = tf.math.nextafter(x1, x2)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

x1:  tf.Tensor([ 1.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
x2:  tf.Tensor([ 5. -7.  3. -8.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([ 1.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)

Ejemplo 2: este ejemplo utiliza diferentes tipos de d para x1 y x2. Provocará InvalidArgumentError.

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
x1 = tf.constant([1, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)
x2 = tf.constant([5, -7, 3, -8], dtype = tf.float32)
  
# Printing the input tensor
print('x1: ', x1)
print('x2: ', x2)
  
# Calculating result
res = tf.math.nextafter(x1, x2)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

x1:  tf.Tensor([ 1.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
x2:  tf.Tensor([ 5. -7.  3. -8.], shape=(4, ), dtype=float32)

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InvalidArgumentError                      Traceback (most recent call last)

 in ()
      8 
      9 # Calculating result
---> 10 res = tf.math.nextafter(x1, x2)
     11 
     12 # Printing the result

2 frames

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/six.py in raise_from(value, from_value)

InvalidArgumentError: cannot compute NextAfter as input #1(zero-based) was expected to be a double tensor but is a float tensor [Op:NextAfter]