TensorFlow es una biblioteca de Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. atan2()
se utiliza para encontrar el arcotangente sabio del elemento de y/x.
Sintaxis: tf.math.atan2(y, x, nombre)
Parámetros:
- y: Es el tensor de entrada. Los dtype permitidos para este tensor son bfloat16, half, float32, float64.
- y: Es el tensor de entrada del mismo tipo que y.
- name(opcional): Define el nombre de la operación.
Devoluciones: Devuelve un tensor del mismo tipo que x.
Ejemplo 1:
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([ [-5, -7], [ 2, 0]], dtype = tf.float64) b = tf.constant([ [1, 3], [9, 4]], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('a: ', a) print('b: ', b) # Calculating result res = tf.math.atan2(a, b) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
a: tf.Tensor( [[-5. -7.] [ 2. 0.]], shape=(2, 2), dtype=float64) b: tf.Tensor( [[1. 3.] [9. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float64) Result: tf.Tensor( [[-1.37340077 -1.16590454] [ 0.21866895 0. ]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Ejemplo 2:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([ -.5, -.3, 0, .3, .5], dtype = tf.float64) b = tf.constant([ 1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('a: ', a) print('b: ', b) # Calculating tangent res = tf.math.atan2(a, b) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
a: tf.Tensor([-0.5 -0.3 0. 0.3 0.5], forma=(5, ), dtype=float64)
b: tf.Tensor([1. 2. 3. 4. 5.], forma=( 5, ), dtype=float64)
Resultado: tf.Tensor([-0.46364761 -0.14888995 0. 0.07485985 0.09966865], forma=(5, ), dtype=float64)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA