TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.
restar() se usa para calcular elementos sabios (xy).
Sintaxis: tensorflow.math.subtract(x, y, nombre)
Parámetros:
- x: Es un tensor. Los dtypes permitidos son bfloat16, half, float32, float64, complex64, complex128.
- y: Es un tensor del mismo tipo que x.
- name(opcional): Define el nombre de la operación.
Devuelve: Devuelve un tensor.
Ejemplo 1:
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([ -5, -7, 2, 5, 7], dtype = tf.float64) b = tf.constant([ 1, 3, 9, 4, 7], dtype = tf.float64) # Printing the input tensor print('a: ', a) print('b: ', b) # Calculating result res = tf.math.subtract(a, b) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
a: tf.Tensor([-5. -7. 2. 5. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) b: tf.Tensor([1. 3. 9. 4. 7.], shape=(5, ), dtype=float64) Result: tf.Tensor([ -6. -10. -7. 1. 0.], shape=(5, ), dtype=float64)
Ejemplo 2: Tomar entrada compleja
Python3
# importing the library import tensorflow as tf # Initializing the input tensor a = tf.constant([ -5 + 3j, -7-2j, 2 + 1j, 5-7j, 7 + 3j], dtype = tf.complex128) b = tf.constant([ 1 + 5j, 3 + 1j, 9-5j, 4 + 3j, 7-6j], dtype = tf.complex128) # Printing the input tensor print('a: ', a) print('b: ', b) # Calculating result res = tf.math.subtract(a, b) # Printing the result print('Result: ', res)
Producción:
a: tf.Tensor([-5.+3.j -7.-2.j 2.+1.j 5.-7.j 7.+3.j], shape=(5, ), dtype=complex128) b: tf.Tensor([1.+5.j 3.+1.j 9.-5.j 4.+3.j 7.-6.j], shape=(5, ), dtype=complex128) Result: tf.Tensor([ -6. -2.j -10. -3.j -7. +6.j 1.-10.j 0. +9.j], shape=(5, ), dtype=complex128)
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por aman neekhara y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA