Python – tensorflow.raw\_ops.Acos()

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。Acos() 是用来寻找x的元素明智的acos。

语法:
tf.raw_ops.Acos(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。

返回值:它返回一个与x的d类型相同的张量。

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([.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)

输出:

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)

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([.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()

输出:

")