python–tensorlow.raw_ops。Exp()
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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。 Exp() 用于求 x 的元素指数。
For complex numbers
e^(x+iy) = e^x * e^iy = e^x * (cos y + i sin y)
语法: tf.raw_ops。Exp(x，名称)
参数:
- x: 是输入张量。这个张量允许的数据类型是 bfloat16，half，float32，float64，complex64，complex128。
- 名称(可选):定义操作的名称。
返回:返回与 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([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Printing the input tensor
print('Input: ', a)
# Calculating exponential
res = tf.raw_ops.Exp(x = a)
# Printing the result
print('Result: ', res)
输出:
Input: tf.Tensor([1\. 2\. 3\. 4\. 5.], shape=(5, ), dtype=float64)
Result: tf.Tensor([ 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003 148.4131591 ], shape=(5, ), 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([1, 2, 3, 4, 5], dtype = tf.float64)
# Calculating exponential
res = tf.raw_ops.Exp(x = a)
# Plotting the graph
plt.plot(a, res, color ='green')
plt.title('tensorflow.raw_ops.Exp')
plt.xlabel('Input')
plt.ylabel('Result')
plt.show()
输出:
