Python – tensorflow.math.reciprocal\_no\_nan()

TensorFlow是谷歌设计的开源python库，用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。
reciprocal\_no\_nan() 用于查找x的元素安全倒数，即如果x是0，它的倒数也是0。

语法:
tf.math.reciprocal_no_nan(x, name)

参数 :

• x:它是输入的张量。这个张量允许的 dtype 是bfloat16, half, float32, float64, int32, int64, complex64, complex128。
• name（可选）:它定义了操作的名称。

返回值:

它返回一个与x相同的 dtype 的张量。

例子1：
这个例子使用实数张量。

# Importing the library
import tensorflow as tf

# Initializing the input tensor
a = tf.constant([0, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)

# Printing the input tensor
print('Input: ', a)

# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan(a)

# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

Input: tf.Tensor([ 0. 2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([ 0. 0.5 -0.33333333 -0.25 ], shape=(4, ), dtype=float64)

例子2：
这个例子使用复数张量。

# importing the library
import tensorflow as tf

# Initializing the input tensor
a = tf.constant([0 + 0j, 2-5j, -3 + 7j, -4-8j], dtype = tf.complex128)

# Printing the input tensor
print('Input: ', a)

# Calculating result
res = tf.math.reciprocal_no_nan( a)

# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

Input: tf.Tensor([ 0.+0.j 2.-5.j -3.+7.j -4.-8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result: tf.Tensor(
[ 0. +0.j 0.06896552+0.17241379j -0.05172414-0.12068966j
-0.05 +0.1j ], shape=(4, ), dtype=complex128)