Python | Tensorflow atan()方法
原文:https://www.geesforgeks.org/python-tensorflow-atan-method/
Tensorflow 是谷歌开发的开源机器学习库。其应用之一是开发深度神经网络。 模块 tensorflow.math 为许多基本的数学运算提供支持。函数 TF.atan()[别名 tf.math.atan]为 Tensorflow 中的反正切函数提供支持。它以弧度形式给出输出。输入类型是张量，如果输入包含多个元素，则计算元素方向的反正切。
语法 : tf.atan(x，name=None)或 tf.math.atan(x，name=None) 参数 : x :以下任一类型的张量:bfloat16、half、float32、float64、int32、int64、complex64 或 complex128。 名称(可选):操作的名称。 返回类型:与 x 类型相同的张量。
代码#1:
蟒蛇 3
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# A constant vector of size 6
a = tf.constant([1.0, -0.5, 3.4, 0.2, 0.0, -2],
dtype = tf.float32)
# Applying the atan function and
# storing the result in 'b'
b = tf.atan(a, name ='atan')
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
print('Input type:', a)
print('Input:', sess.run(a))
print('Return type:', b)
print('Output:', sess.run(b))
输出:
Input type: Tensor("Const_8:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Input: [ 1\. -0.5 3.4 0.2 0\. -2\. ]
Return type: Tensor("atan:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Output: [ 0.7853982 -0.4636476 1.2847449 0.19739556 0\. -1.1071488 ]
代码#2: 可视化
蟒蛇 3
# Importing the Tensorflow library
import tensorflow as tf
# Importing the NumPy library
import numpy as np
# Importing the matplotlib.pyplot function
import matplotlib.pyplot as plt
# A vector of size 15 with values from -5 to 5
a = np.linspace(-5, 5, 15)
# Applying the inverse tangent function and
# storing the result in 'b'
b = tf.atan(a, name ='atan')
# Initiating a Tensorflow session
with tf.Session() as sess:
print('Input:', a)
print('Output:', sess.run(b))
plt.plot(a, sess.run(b), color = 'red', marker = "o")
plt.title("tensorflow.atan")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()
输出:
Input: [-5\. -4.28571429 -3.57142857 -2.85714286 -2.14285714 -1.42857143
-0.71428571 0\. 0.71428571 1.42857143 2.14285714 2.85714286
3.57142857 4.28571429 5\. ]
Output: [-1.37340077 -1.34156439 -1.29778762 -1.23412151 -1.13416917 -0.96007036
-0.62024949 0\. 0.62024949 0.96007036 1.13416917 1.23412151
1.29778762 1.34156439 1.37340077]
