TensorFlow es una biblioteca de Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. nextafter() se usa para encontrar el valor representable del elemento wisenext de x1 en la dirección de x2.
Sintaxis: tf.math.nextafter(x1, x2, nombre)
Parámetro:
- x1: Es el tensor de entrada. Los dtype permitidos para este tensor son float64, float32.
- x2: Es el tensor de entrada del mismo tipo que x1.
- name(opcional): Define el nombre de la operación.
Devuelve:
Devuelve un tensor de tipo d como x1.
Ejemplo 1:
Python3
# Importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor x1 = tf.constant([1, 2, -3, -4], dtype = tf.float64) x2 = tf.constant([5, -7, 3, -8], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('x1: ', x1) print('x2: ', x2) # Calculating result res = tf.math.nextafter(x1, x2) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
x1: tf.Tensor([ 1. 2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64) x2: tf.Tensor([ 5. -7. 3. -8.], shape=(4, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ 1. 2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Ejemplo 2: este ejemplo utiliza diferentes tipos de d para x1 y x2. Provocará InvalidArgumentError.
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor x1 = tf.constant([1, 2, -3, -4], dtype = tf.float64) x2 = tf.constant([5, -7, 3, -8], dtype = tf.float32) # Printing the input tensor print('x1: ', x1) print('x2: ', x2) # Calculating result res = tf.math.nextafter(x1, x2) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
x1: tf.Tensor([ 1. 2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64) x2: tf.Tensor([ 5. -7. 3. -8.], shape=(4, ), dtype=float32) --------------------------------------------------------------------------- InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) in () 8 9 # Calculating result ---> 10 res = tf.math.nextafter(x1, x2) 11 12 # Printing the result 2 frames /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/six.py in raise_from(value, from_value) InvalidArgumentError: cannot compute NextAfter as input #1(zero-based) was expected to be a double tensor but is a float tensor [Op:NextAfter]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA