Python | Método Tensorflow recíproco()

Tensorflow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto desarrollada por Google. Una de sus aplicaciones es desarrollar redes neuronales profundas.

El módulo tensorflow.mathproporciona soporte para muchas operaciones matemáticas básicas. La función tf.reciprocal()[alias tf.math.reciprocal] brinda soporte para calcular el recíproco de la entrada en Tensorflow. Espera la entrada en forma de números complejos como números de punto flotante y enteros. El tipo de entrada es tensor y si la entrada contiene más de un elemento, se calcula un recíproco por elementos, .

Sintaxis : tf.reciprocal(x, nombre=Ninguno) o tf.math.reciprocal(x, nombre=Ninguno)

Parámetros :
x : un tensor de tipo bfloat16, half, float32, float64, int32, int64, complex64 o complex128.
nombre (opcional): el nombre de la operación.

Tipo de retorno : un tensor con el mismo tamaño y tipo que el de x.

Código #1:

# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
  
# A constant vector of size 6
a = tf.constant([-0.5, -0.1, 0, 0.1, 0.5, 2], dtype = tf.float32)
  
# Applying the reciprocal function and
# storing the result in 'b'
b = tf.reciprocal(a, name ='reciprocal')
  
# 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))

Producción:

Input type: Tensor("Const:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Input: [-0.5 -0.1  0.   0.1  0.5  2. ]
Return type: Tensor("reciprocal:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Output: [ -2.  -10.    inf  10.    2.    0.5]

denotes that the reciprocal approaches to infinity as the input approaches to zero.

Código #2: Visualización

# 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
  
# Two vector each of size 20 with values from 0 to 10
a = np.linspace(0, 10, 20)
  
# Applying the reciprocal function and
# storing the result in 'b'
b = tf.reciprocal(a, name ='reciprocal')
  
# 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.reciprocal") 
    plt.xlabel("X") 
    plt.ylabel("Y") 
    plt.grid()
  
    plt.show()

Producción:

Input: [ 0.          0.52631579  1.05263158  1.57894737  2.10526316  2.63157895
  3.15789474  3.68421053  4.21052632  4.73684211  5.26315789  5.78947368
  6.31578947  6.84210526  7.36842105  7.89473684  8.42105263  8.94736842
  9.47368421 10.        ]
Output: [       inf 1.9        0.95       0.63333333 0.475      0.38
 0.31666667 0.27142857 0.2375     0.21111111 0.19       0.17272727
 0.15833333 0.14615385 0.13571429 0.12666667 0.11875    0.11176471
 0.10555556 0.1       ]