TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
polyval() se usa para calcular el valor del elemento del polinomio.
Sintaxis: tensorflow.math.polyval( coefs, x, nombre)
Parámetros:
- coeffs: Es un tensor de lista que representa los coeficientes del polinomio.
- x: Es un tensor que representa la variable del polinomio.
- name(opcional): Define el nombre de la operación.
Devuelve: Devuelve un tensor.
Si coeffs es un tensor con n valores y x es un tensor, entonces P(x) es un polinomio de orden n que se define como:
p(x) = coeffs[n-1] + coeffs[n-2] * x + ... + coeffs[0] * x**(n-1)
Ejemplo 1:
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor coeffs = [-1, 2, 3] x = tf.constant([7], dtype = tf.int32) # Printing the input tensor print('coeffs: ', coeffs) print('x: ', x) # Calculating Result res = tf.math.polyval(coeffs, x) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
coeffs: [-1, 2, 3] x: tf.Tensor([7], shape=(1, ), dtype=int32) Result: tf.Tensor([-32], shape=(1, ), dtype=int32)
Ejemplo 2:
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor coeffs = [-1, 2, 3] x = tf.constant([7, 2], dtype = tf.int32) # Printing the input tensor print('coeffs: ', coeffs) print('x: ', x) # Calculating Result res = tf.math.polyval(coeffs, x) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
coeffs: [-1, 2, 3] x: tf.Tensor([7 2], shape=(2, ), dtype=int32) Result: tf.Tensor([-32 3], shape=(2, ), dtype=int32)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA