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python–tensorlow.raw_ops。Tan()

python–tensorlow.raw_ops。Tan()

python–tensorlow . raw _ ops。Tan()

哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/python-tensorlow-raw _ ops-tan/

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。TensorFlow raw_ops 提供对所有 TensorFlow 操作的低级访问。()用于求 x 的素切线。

语法: tf.raw_ops。谭(x,姓名)

参数:


  • x: 是输入张量。这个张量允许的数据类型是 bfloat16,half,float32,float64。

  • 名称(可选):定义操作的名称。

返回:返回与 x 相同数据类型的张量。

注意:只接受关键字参数。

例 1:

Python 3


# Importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
# Calculating tangent
res = tf.raw_ops.Tan(x = a)
# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

Input: tf.Tensor([1\. 2\. 3\. 4\. 5.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([ 1.55740772 -2.18503986 -0.14254654 1.15782128 -3.38051501], shape=(5, ), dtype=float64)

示例 2: 可视化

Python 3


# importing the library
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Calculating tangent
res = tf.raw_ops.Tan(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Tan')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()

输出:


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可乐加芬达61158
这个家伙很懒,什么也没留下!
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