TensorFlow es una biblioteca de Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. maximo() se utiliza para encontrar el elemento máximo sabio de x e y. Específicamente, devuelve x > y ? x: y.
Sintaxis: tf.math.maximum(x, y, nombre)
Parámetro:
- x: Es el tensor de entrada. Los tipos permitidos para este tensor son bfloat16, half, float32, float64, int32, int64.
- y: Es el tensor de entrada del mismo tipo que x.
- 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([.2, .5, .7, 1], dtype = tf.float64) b = tf.constant([.1, .3, 1, 5], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('a: ', a) print('b: ', b) # Calculating result res = tf.math.maximum(x = a, y = b) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
a: tf.Tensor([0.2 0.5 0.7 1. ], shape=(4, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([0.1 0.3 1. 5. ], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([0.2 0.5 1. 5. ], shape=(4, ), dtype=float64)
Ejemplo 2:
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([-2, -5, 7, 1], dtype = tf.int64) b = tf.constant([-1, -6, 8, 0], dtype = tf.int64) # Printing the input tensor print('a: ', a) print('b: ', b) # Calculating result res = tf.math.maximum(x = a, y = b) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
a: tf.Tensor([-2 -5 7 1], shape=(4, ), dtype=int64) b: tf.Tensor([-1 -6 8 0], shape=(4, ), dtype=int64) Result: tf.Tensor([-1 -5 8 1], shape=(4, ), dtype=int64)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA