二、常用操作符和基本数学函数

大多数运算符都进行了重载操作,使我们可以快速使用 (+ - * /) 等,但是有一点不好的是使用重载操作符后就不能为每个操作命名了。

1  算术操作符:+ - * / %

  tf.add(x, y, name=None)        # 加法(支持 broadcasting)

  tf.subtract(x, y, name=None)   # 减法

  tf.multiply(x, y, name=None)   # 乘法

  tf.divide(x, y, name=None)     # 浮点除法, 返回浮点数(python3 除法)

  tf.mod(x, y, name=None)        # 取余

2   幂指对数操作符:^ ^2 ^0.5 e^ ln

  tf.pow(x, y, name=None)        # 幂次方

  tf.square(x, name=None)        # 平方

  tf.sqrt(x, name=None)          # 开根号,必须传入浮点数或复数

  tf.exp(x, name=None)           # 计算 e 的次方

  tf.log(x, name=None)           # 以 e 为底,必须传入浮点数或复数

3  取符号、负、倒数、绝对值、近似、两数中较大/小的

  tf.negative(x, name=None)      # 取负(y = -x).

  tf.sign(x, name=None)          # 返回 x 的符号

  tf.reciprocal(x, name=None)    # 取倒数

  tf.abs(x, name=None)           # 求绝对值

  tf.round(x, name=None)         # 四舍五入

  tf.ceil(x, name=None)          # 向上取整

  tf.floor(x, name=None)         # 向下取整

  tf.rint(x, name=None)          # 取最接近的整数

  tf.maximum(x, y, name=None)    # 返回两tensor中的最大值 (x > y ? x : y)

  tf.minimum(x, y, name=None)    # 返回两tensor中的最小值 (x < y ? x : y)

4 三角函数和反三角函数

  tf.cos(x, name=None)

  tf.sin(x, name=None)

  tf.tan(x, name=None)

  tf.acos(x, name=None)

  tf.asin(x, name=None)

  tf.atan(x, name=None)   

5 其它

  tf.div(x, y, name=None)  # python 2.7 除法, x/y-->int or x/float(y)-->float

  tf.truediv(x, y, name=None) # python 3 除法, x/y-->float

  tf.floordiv(x, y, name=None)  # python 3 除法, x//y-->int

  tf.realdiv(x, y, name=None)

  tf.truncatediv(x, y, name=None)

  tf.floor_div(x, y, name=None)

  tf.truncatemod(x, y, name=None)

  tf.floormod(x, y, name=None)

  tf.cross(x, y, name=None)

  tf.add_n(inputs, name=None)  # inputs: A list of Tensor objects, each with same shape and type

  tf.squared_difference(x, y, name=None)

6 Tensorflow运算规则

  • 相同大小 Tensor 之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级
  • 不同大小 Tensor(要求dimension 0 必须相同) 之间的运算叫做广播(broadcasting)
  • Tensor 与 Scalar(0维 tensor) 间的算术运算会将那个标量值传播到各个元素
  • Note: TensorFLow 在进行数学运算时,一定要求各个 Tensor 数据类型一致

7 参考论文

【1】 TensorFLow 数学运算

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