Python ``tensorflow.math.real()`` 获取复数 / 实数张量实部函数与实例


发布日期 : 2024-11-27 22:03:35 UTC

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Python – tensorflow.math.real()

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。
Real() 用于查找张量的元素明智的实部。

语法:
tf.math.real(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dtype float32或float64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([1, 2, -3, -4], dtype = tf.float64)

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

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

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

输出:

Input: tf.Tensor([ 1. 2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([ 1. 2. -3. -4.], 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([1 + 3j, 2-5j, -3 + 7j, -4-8j], dtype = tf.complex128)

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

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

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

输出:

Input: tf.Tensor([ 1.+3.j 2.-5.j -3.+7.j -4.-8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result: tf.Tensor([ 1. 2. -3. -4.], shape=(4, ), dtype=float64)