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Python–tensorflow.math.multiply()

Python–tensorflow.math.multiply()

Python–tensorflow . math . multiply()

哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/python-tensorlow-math-multiply/

TensorFlow 是谷歌为开发机器学习模型和深度学习神经网络而设计的开源 python 库。 multiply() 用于寻找 element wise x*y,支持广播。

语法: tf.math .乘法(x,y,name)

参数:


  • x: 是输入张量。这个张量允许的数据类型是 bfloat16,half,float32,float64,uint8,int8,uint16,int16,int32,int64,complex64,complex128。

  • y: 是与 x 相同数据类型的输入张量。

  • 名称(可选):定义操作的名称。

返回:
返回一个与 x 相同数据类型的张量

例 1:

Python 3


# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([.2, .5, .7, 1], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([.1, .3, 1, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
# Calculating result
res = tf.math.multiply(x = a, y = b)
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

a: tf.Tensor([0.2 0.5 0.7 1\. ], shape=(4, ), dtype=float64)
b: tf.Tensor([0.1 0.3 1\. 5\. ], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([0.02 0.15 0.7 5\. ], shape=(4, ), dtype=float64)

例 2: 复数乘法

Python 3


# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([-2 + 3j, -5 + 4j, 7 + 2j, 1 + 7j], dtype = tf.complex128)
b = tf.constant([-1 + 2j, -6 + 8j, 8 + 2j, 0 + 1j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('a: ', a)
print('b: ', b)
# Calculating result
res = tf.math.multiply(x = a, y = b)
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

a: tf.Tensor([-2.+3.j -5.+4.j 7.+2.j 1.+7.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
b: tf.Tensor([-1.+2.j -6.+8.j 8.+2.j 0.+1.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result: tf.Tensor([-4\. -7.j -2.-64.j 52.+30.j -7\. +1.j], shape=(4, ), dtype=complex128)


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lrg冰天雪地789_444
这个家伙很懒,什么也没留下!
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