Python TensorFlow ``raw_ops.Atan()`` 方法详解与代码示例


发布日期 : 2023-08-11 01:57:03 UTC

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Python – tensorflow.raw\_ops.Atan()

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。
TensorFlow raw\_ops 提供了对所有TensorFlow操作的低层次访问。Atan() 用于查找x的元素明智的反正切。

语法:
tf.raw_ops.Atan(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。
  • name (可选):它定义了操作的名称。

返回:它返回一个与x具有相同 dtype 的张量。

注意:它只接受关键字参数。

示例 1:

# 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 inverse tangent
res = tf.raw_ops.Atan(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([0.78539816 1.10714872 1.24904577 1.32581766 1.37340077], shape=(5, ), dtype=float64)

例子2:视觉化

# 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 inverse tangent
res = tf.raw_ops.Atan(x = a)

# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Atan')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()

输出:

Python – tensorflow.raw_ops.Atan()")