Python – tensorflow.matemáticas.xdivy()

TensorFlow es una biblioteca Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo.

xdivy() se usa para calcular el elemento sabio x/y. Devuelve 0 si x==0.

Sintaxis: tensorflow.math.xdivy(x, y, nombre)

Parámetros:

• x: Es un tensor. Los dtypes permitidos son 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:

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5, -7, 2, 0, 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.xdivy(a, b)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([-5. -7.  2.  0.  7.], shape=(5, ), dtype=float64)
b:  tf.Tensor([1. 3. 9. 4. 7.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([-5.         -2.33333333  0.22222222  0.          1.        ], shape=(5, ), dtype=float64)

Ejemplo 2:

# importing the library
import tensorflow as tf
import numpy as np
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ -5, -7, 2, 5, 7], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([ 0, 3, 9, 4, np.inf], dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
  
# Calculating result
res = tf.math.xdivy(a, b)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

a:  tf.Tensor([-5. -7.  2.  5.  7.], shape=(5, ), dtype=float64)
b:  tf.Tensor([ 0.  3.  9.  4. inf], shape=(5, ), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([       -inf -2.33333333  0.22222222  1.25        0.        ], shape=(5, ), dtype=float64)