Python – tensorflow.math.divide_no_nan()

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

divide_no_nan() se usa para calcular la división segura de elementos de x por y, es decir, devuelve 0 si y es cero

Sintaxis: tensorflow.math.divide_no_nan(x, y, nombre)

Parámetros:

• x: Es un tensor.
• y: Es un tensor.
• name(opcional): Define el nombre de la operación

Devuelve: Devuelve un tensor.

Ejemplo 1:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([6, 8, 12, 15], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 3, 4, 5],  dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
  
# Calculating safe division
res = tf.math.divide_no_nan(x = a, y = b)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([ 6.  8. 12. 15.], shape=(4, ), dtype=float64)
b:  tf.Tensor([2. 3. 4. 5.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([3.         2.66666667 3.         3.        ], shape=(4, ), dtype=float64)

Ejemplo 2: En este ejemplo uno de los valores en segundo tensor se toma 0.

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([6, 8, 12, 15], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 3, 4, 0],  dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
  
# Calculating safe division
res = tf.math.divide_no_nan(x = a, y = b)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([ 6.  8. 12. 15.], shape=(4, ), dtype=float64)
b:  tf.Tensor([2. 3. 4. 0.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([3.         2.66666667 3.                0], shape=(4, ), dtype=float64)