Tensorflow common arithmetic operations

TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU。

Original connection: https://cloud.tencent.com/developer/article/1157470

Some important operations:

Action group   operating
Maths Add, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, Equal
Array Concat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, Shuffle
Matrix MatMul, MatrixInverse, MatrixDeterminant
Neuronal Network SoftMax, Sigmoid, ReLU, Convolution2D, MaxPool
Checkpointing Save, Restore
Queues and syncronizations Enqueue, Dequeue, MutexAcquire, MutexRelease
Flow control Merge, Switch, Enter, Leave, NextIteration

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    


 

A: tensorflow arithmetic operation

operating description
tf.add(x, y, name=None) Summing
tf.sub(x, y, name=None) Subtraction
tf.mul(x, y, name=None) multiplication
tf.div(x, y, name=None) division
tf.mod(x, y, name=None) Modulo
tf.abs(x, name=None) Absolute value
tf.neg(x, name=None) Takes a negative (y = -x)
tf.sign(x, name=None) Return symbol y = sign (x) = -1 if x <0; 0 if x == 0; 1 if x> 0.
tf.inv(x, name=None) Negate
tf.square(x, name=None) Calculating the square of (y = x * x = x ^ 2)
tf.round(x, name=None) Rounding to the nearest integer # 'a' is [0.9, 2.5, 2.3, -4.4] tf.round (a) ==> [1.0, 3.0, 2.0, -4.0]
tf.sqrt(x, name=None) Square root (y = \ sqrt {x} = x ^ {1/2}).
tf.pow(x, y, name=None) A power of (element level) # tensor 'x' is [[2, 2], [3, 3]] # tensor 'y' is [[8, 16], [2, 3]] tf.pow (x , y) ==> [[256, 65536], [9, 27]]
tf.exp(x, name=None) Calculating the power of e
tf.log(x, name=None) Calculating log, a calculated input e of ln, a second input to two input bottom
tf.maximum(x, y, name=None) Returns the maximum value (x> y x:? Y)
tf.minimum(x, y, name=None) Returns the minimum value (x <y x:? Y)
tf.cos(x, name=None) Trigonometric cosine
tf.sin(x, name=None) Trigonometric sine
tf.tan(x, name=None) Trigonometric functions tan
tf.atan(x, name=None) Trigonometric ctan

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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Origin www.cnblogs.com/liangxiyang/p/12006527.html
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