跳转至

Python 中的 tensorflow.math.special.expint()函数

原文:https://www.geesforgeks.org/tensorflow-math-special-expint-function-in-python/

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。

expint()函数

expint() 用于计算 x 的元素态指数积分，定义为 exp(t) / t 从-inf 到 x 的积分，定义域为所有正实数。

语法:tensorflow.math.special.expint(x，name)

参数:

  • x: 是张量或稀疏张量。允许的数据类型是 float32 和 float64。
  • 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。

例 1:

蟒蛇 3

# importing the library
import tensorflow as tf

# Initializing the input tensor
a = tf.constant([ [-5, -7],[ 2, 0]], dtype=tf.float64)

# Printing the input tensor
print('a: ', a)

# Calculating result
res = tf.math.special.expint(a)

# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

a:  tf.Tensor(
[[-5\. -7.]
 [ 2\.  0.]], shape=(2, 2), dtype=float64)
Result:  tf.Tensor(
[[       nan        nan]
 [4.95423436       -inf]], shape=(2, 2), dtype=float64)

例 2:

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('a: ', a)

# Calculating result
res = tf.math.special.expint(a)

# Printing the result
print('Result: ', res)

输出:

答:tf。张量([1。2.3.4.5.]，shape=(5，，，dtype=float64) 结果:tf。张量([1.89511782 4.95423436 9.93383257 19.63087447 40.18527536]，形状=(5，，，dtype=float64)

回到顶部