python–tensorlow.raw_ops。Acos()
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TensorFlow 是谷歌为开发机器学习模型和深度学习神经网络而设计的开源 python 库。TensorFlow raw_ops 提供对所有 TensorFlow 操作的低级访问。Acos()用于寻找 x 的元素式 acos。
语法: tf.raw_ops。助理文书主任(x，姓名)
论据:
- x: 是输入张量。这个张量允许的数据类型是 bfloat16，half，float32，float64。
- 名称(可选):定义操作的名称。
返回: 返回一个与 x 相同数据类型的张量
注意:只接受关键字参数。
例 1:
蟒蛇 3
# 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)
示例 2: 可视化
蟒蛇 3
# 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:
