Python | Tensorflow cos()方法
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-tensorflow-cos-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.cos()[别名 tf.math.cos]为 Tensorflow 中的余弦函数提供支持。它需要弧度形式的输入，输出在[-1，1]范围内。输入类型是张量，如果输入包含一个以上的元素，则按元素计算余弦。
语法 : tf.cos(x，name=None)或 tf.math.cos(x，name=None) 参数 : x :以下任一类型的张量:float16、float32、float64、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, -2.1, 0.0, -6.5], dtype = tf.float32)
# Applying the sin function and
# storing the result in 'b'
b = tf.cos(a, name ='cos')
# 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_2:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Input: [ 1\. -0.5 3.4000001 -2.0999999 0\. -6.5 ]
Return type: Tensor("cos:0", shape=(6, ), dtype=float32)
Output: [ 0.54030228 0.87758255 -0.96679819 -0.50484604 1\. 0.97658765]
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 sigmoid function and
# storing the result in 'b'
b = tf.cos(a, name ='cos')
# 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.cos")
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: [ 0.28366219 -0.41384591 -0.90903414 -0.9598162 -0.5413659 0.1417459
0.75556135 1\. 0.75556135 0.1417459 -0.5413659 -0.9598162
-0.90903414 -0.41384591 0.28366219]
