Python – tensorflow.identity_n()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. 

Identity_n() se usa para obtener una lista de Tensor con la misma forma y contenido que el Tensor de entrada.

Sintaxis: tensorflow.identity_n(entrada, nombre)

Parámetros:

• entrada:   es un tensor.
• name(opcional):   Define el nombre de la operación.

Devoluciones:   devuelve una lista de tensores con la misma forma y contenido que la entrada. 

Ejemplo 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input
data = tf.constant([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [5, 6, 7]])
  
# Printing the input
print('data: ', data)
  
# Calculating result
res = tf.identity_n(data)
  
# Printing the result
print('res: ', res)

Producción:

data:  tf.Tensor(
[[1 2 3]
 [3 4 5]
 [5 6 7]], shape=(3, 3), dtype=int32)
res:  [<tf.Tensor: shape=(3, ), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3], dtype=int32)>,
     <tf.Tensor: shape=(3, ), dtype=int32, numpy=array([3, 4, 5], dtype=int32)>, 
     <tf.Tensor: shape=(3, ), dtype=int32, numpy=array([5, 6, 7], dtype=int32)>]

Ejemplo 2:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input
data = tf.constant([1, 2, 3])
  
# Printing the input
print('data: ', data)
  
# Calculating result
res = tf.identity_n(data)
  
# Printing the result
print('res: ', res)

Producción:

data:  tf.Tensor([1 2 3], shape=(3, ), dtype=int32)
res:  [<tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=1>,
     <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=2>, 
     <tf.Tensor: shape=(), dtype=int32, numpy=3>]