Python – tensorflow.matemáticas.ceil()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. ceil() se usa para encontrar el valor de techo inteligente del elemento de la entrada.

Sintaxis: tensorflow.math.ceil(x, nombre)

Parámetros:
 

• x: es un tensor y los tipos permitidos para este tensor son bfloat16, half, float32, float64. int32.
• nombre: Es un argumento opcional que define el nombre de la operación.
   

Devoluciones:
Devuelve un tensor del mismo tipo que x.
 

Ejemplo 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
 
# initializing the input
a = tf.constant([1.5, 2.7, 3.9, 1.2, 1.8], dtype = tf.float64)
 
# printing the input
print('a: ',a)
 
# Finding the ceil value
r = tf.math.ceil(a)
 
# printing the result
print("Result: ",r)

Producción:

a:  tf.Tensor([1.5 2.7 3.9 1.2 1.8], shape=(5,), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([2. 3. 4. 2. 2.], shape=(5,), dtype=float64)

Ejemplo 2: En este ejemplo se usa el tensor 2-D.

# importing the library
import tensorflow as tf
 
# initializing the input
a = tf.constant([[1.5, 2.7], [3.9, 1.2]], dtype = tf.float64)
 
# printing the input
print('a: ',a)
 
# Finding the ceil value
r = tf.math.ceil(a)
 
# printing the result
print('Result: ',r)

Producción:

a:  tf.Tensor(
[[1.5 2.7]
 [3.9 1.2]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor(
[[2. 3.]
 [4. 2.]], shape=(2, 2), dtype=float64)

Ejemplo 3: En este ejemplo, se usa un tensor de tipo no válido. Provocará NotFoundError.

# importing the library
import tensorflow as tf
 
# initializing the input
a = tf.constant([1.5, 2.7, 3.9, 1.2, 1.8], dtype = tf.complex128)
 
# printing the input
print('a: ',a)
 
# Finding the ceil value
r = tf.math.ceil(a)

Producción:

a:  tf.Tensor([1.5+0.j 2.7+0.j 3.9+0.j 1.2+0.j 1.8+0.j], shape=(5,), dtype=complex128)

---------------------------------------------------------------------------

NotFoundError                             Traceback (most recent call last)

<ipython-input-49-e349e3adf9c3> in <module>()
      6 
      7 # Finding the ceil value
----> 8 r = tf.math.ceil(a)

4 frames

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

NotFoundError: Could not find valid device for node.
Node:{{node Ceil}}
All kernels registered for op Ceil :
  device='XLA_GPU'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_BFLOAT16, DT_HALF]
  device='XLA_CPU'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_BFLOAT16, DT_HALF]
  device='XLA_CPU_JIT'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_BFLOAT16, DT_HALF]
  device='XLA_GPU_JIT'; T in [DT_FLOAT, DT_DOUBLE, DT_BFLOAT16, DT_HALF]
  device='GPU'; T in [DT_DOUBLE]
  device='GPU'; T in [DT_HALF]
  device='GPU'; T in [DT_FLOAT]
  device='CPU'; T in [DT_DOUBLE]
  device='CPU'; T in [DT_HALF]
  device='CPU'; T in [DT_FLOAT]
 [Op:Ceil]