TensorFlow学习之二

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

7 参考论文

【1】 TensorFLow 数学运算