python–tensorlow.math.scalar_mul()
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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。
scalar_mul() 用于将张量与标量相乘。
语法: tf.math.scalar_mul( scalar，x，name)
参数:
- 标量:是已知形状的 0-D 标量张量。
- x: 这是一个需要缩放的张量。
- 名称(可选):定义操作的名称。
返回:
它返回与 x 相同数据类型的张量。
例 1:
蟒蛇 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
scalar = (5)
a = tf.constant([2.5, 5.5, 1.5, 6.5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('scalar: ', scalar)
print('a: ', a)
# Calculating result
res = tf.math.scalar_mul(scalar, a)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
scalar: 5
a: tf.Tensor([2.5 5.5 1.5 6.5], shape=(4, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([12.5 27.5 7.5 32.5], shape=(4, ), dtype=float64)
例 2: 本例使用复张量。
蟒蛇 3
# importing the library
import tensorflow as tf
# Initializing the input tensor
scalar = (5)
a = tf.constant([2.5 + 3j, 5.5 + 1j, 1.5 + 7j, 6.5 + 8j], dtype = tf.complex128)
# Printing the input tensor
print('scalar: ', scalar)
print('a: ', a)
# Calculating result
res = tf.math.scalar_mul(scalar, a)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
scalar: 5
a: tf.Tensor([2.5+3.j 5.5+1.j 1.5+7.j 6.5+8.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
Result: tf.Tensor([12.5+15.j 27.5 +5.j 7.5+35.j 32.5+40.j], shape=(4, ), dtype=complex128)
