Python – tensorflow.math.reciprocal_no_nan()

TensorFlow es una biblioteca de Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. reciprocal_no_nan() se usa para encontrar el elemento recíproco seguro de x, es decir, si x es 0, su recíproco también es 0.

Sintaxis: tf.math.reciprocal_no_nan(x, nombre)

Parámetro:

• x: Es el tensor de entrada. Los dtype permitidos para este tensor son bfloat16, half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128.
• name(opcional): Define el nombre de la operación.

Devuelve:
Devuelve un tensor de tipo d igual que x.

Ejemplo 1: Este ejemplo usa tensor real.

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([0, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan(a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

Input:  tf.Tensor([ 0.  2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([ 0.          0.5        -0.33333333 -0.25      ], shape=(4, ), dtype=float64)

Ejemplo 2: Este ejemplo usa un tensor complejo.

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([0 + 0j, 2-5j, -3 + 7j, -4-8j], dtype = tf.complex128)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan( a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

Input:  tf.Tensor([ 0.+0.j  2.-5.j -3.+7.j -4.-8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result:  tf.Tensor(
[ 0.        +0.j          0.06896552+0.17241379j -0.05172414-0.12068966j
 -0.05      +0.1j       ], shape=(4, ), dtype=complex128)