Python – tensorflow.raw_ops.Acos()

TensorFlow es una biblioteca de Python de código abierto diseñada por Google para desarrollar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo. TensorFlow raw_ops proporciona acceso de bajo nivel a todas las operaciones de TensorFlow. Acos() se usa para encontrar elementos acos sabios de x.

Sintaxis: tf.raw_ops.Acos(x, nombre)

Argumentos:

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

Devoluciones:
Devuelve un tensor del mismo tipo que x.

Nota: Solo toma argumentos de palabras clave.

Ejemplo 1:

# Importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype=tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
  
# Calculating Acos
res = tf.raw_ops.Acos(x=a)
  
# Printing the result
print('Result: ', res)

Producción:

Input:  tf.Tensor([0.2 0.5 0.7 1. ], shape=(4,), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor([1.36943841 1.04719755 0.79539883 0.        ], shape=(4,), dtype=float64)

Ejemplo 2: Visualización

# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype=tf.float64)
  
# Calculating Acos
res = tf.raw_ops.Acos(x=a)
  
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Acos')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()

Producción: