Python - tensorflow.math.not_equal ()

Опубликовано: 29 Марта, 2022

TensorFlow - это библиотека Python с открытым исходным кодом, разработанная Google для разработки моделей машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения.

not_equal () используется для нахождения поэлементного истинного значения x! = y. Поддерживает трансляцию

Syntax: tensorflow.math.not_equal( x, y, name)

Parameters:

  • x: It is a tensor. Allowed dtypes are float32, float64, int32, uint8, int16, int8, int64, bfloat16, uint16, half, uint32, uint64.
  • y: It is a tensor of same dtype as x.
  • name(optional): It defines the name of the operation

Returns: It returns a tensor of type bool.

Example 1:

Python3

# importing the library
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 8, 13, 11], dtype = tf.float64)
b = tf.constant([2, 8, 13, 5],  dtype = tf.float64)
  
# Printing the input tensor
print("a: ", a)
print("b: ", b)
  
# Finding truth value
res = tf.math.not_equal(x = a, y = b)
  
# Printing the result
print("Result: ", res)

Выход:

 a: tf.Tensor ([7. 8. 13. 11.], shape = (4,), dtype = float64)
b: tf.Tensor ([2. 8. 13. 5.], shape = (4,), dtype = float64)
Результат: tf.Tensor ([True False False True], shape = (4,), dtype = bool)


Example 2: In this example broadcasting will be performed on input.

Python3

# Importing the libraray
import tensorflow as tf
  
# Initializing the input tensor
a = tf.constant([7, 9, 13, 11], dtype = tf.float64)
b = (9)
  
# Printing the input tensor
print("a: ", a)
print("b: ", b)
  
# Finding truth value
res = tf.math.not_equal(x = a, y = b)
  
# Printing the result
print("Result: ", res)

Выход:

 a: tf.Tensor ([7. 9. 13. 11.], shape = (4,), dtype = float64)
а: 9
Результат: tf.Tensor ([True False True True], shape = (4,), dtype = bool)

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.